Системы искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, известны своей энергозатратностью. Чтобы решить эту проблему, команда из Центра оптики, фотоники и лазеров (COPL) разработала оптический чип, способный передавать огромные объёмы данных на сверхвысокой скорости. Эта технология, тонкая, как волосок, обеспечивает непревзойденную энергоэффективность.
Инновация, опубликованная в Nature Photonics, использует силу света для передачи информации. В отличие от традиционных систем, которые полагаются исключительно на интенсивность света, этот чип также использует фазу света, то есть его сдвиг.
Добавляя новое измерение в сигнал, система достигает беспрецедентного уровня производительности, сохраняя при этом крошечный размер. «Мы переходим от 56 гигабит в секунду к 1000 гигабит в секунду», — говорит аспирант Алиреза Джераванд, первый автор исследования.
Потенциал для обучения моделей искусственного интеллекта
Исследовательская группа видит огромный потенциал для обучения моделей искусственного интеллекта. «При скорости 1000 гигабит в секунду вы можете передать весь обучающий набор данных — эквивалент более 100 миллионов книг — менее чем за семь минут. Это примерно столько времени, сколько нужно, чтобы заварить чашку кофе», — добавляет Джераванд. При этом технология потребляет всего 4 джоуля энергии — достаточно, чтобы нагреть один миллилитр воды на один градус Цельсия.
Прорыв основан на микрокольцевых модуляторах — крошечных кольцеобразных устройствах из кремния, которые могут манипулировать светом для кодирования информации. Система использует две пары колец: одну для интенсивности, другую для фазы.
Оптимизация энергопотребления и компактность
Сегодняшние центры обработки данных искусственного интеллекта полагаются на десятки или даже сотни тысяч процессоров, которые взаимодействуют подобно нейронам в мозге. Каждый процессор занимает несколько миллиметров, но когда вы суммируете всё это, инфраструктура быстро становится огромной, а вместе с ней и энергия, необходимая для её питания. «В итоге вы получаете систему длиной в километры», — говорит аспирант. С помощью новой технологии устройства могут общаться быстро и эффективно, как если бы они находились всего в нескольких метрах друг от друга — значительное преимущество, поскольку спрос на искусственный интеллект продолжает расти.
Эта технология может появиться на рынке в ближайшие годы. Такие компании, как NVIDIA, уже начинают использовать микрокольцевые модуляторы, хотя и ограничиваясь пока только интенсивностью света.
«Десять лет назад наша лаборатория заложила основу для этой технологии. Сегодня мы выводим её на новый уровень. Возможно, через несколько лет индустрия догонит нас, и эта инновация найдёт своё применение в реальном мире», — заключает Джераванд.
Миниатюрный спектрометр на основе программируемого пластика
Многонациональная исследовательская группа, включая инженеров из Кембриджского университета и Чжэцзянского университета, разработала прорыв в технологии миниатюрных спектрометров, который может значительно расширить доступность и функциональность спектральной визуализации в повседневных устройствах.
Исследование, озаглавленное «Стресс-инженерный ультраширокополосный спектрометр», опубликовано в журнале Science Advances. В нём описывается новая недорогая платформа спектрометров, построенная из программируемых пластиковых материалов, а не из традиционного стекла.
Эти инновационные устройства работают в полном диапазоне видимого и коротковолнового инфракрасного (SWIR) излучения — от 400 до 1600 нанометров, что открывает широкие возможности для практического применения.
Традиционно спектрометры — инструменты, анализирующие состав света для обнаружения материалов или условий окружающей среды — были громоздкими, дорогими и сложными в массовом производстве. Большинство из них также были ограничены узкими спектральными диапазонами или требовали множества специализированных компонентов для охвата более широкого диапазона.
Новый подход
Новый подход предлагает лёгкую масштабируемую альтернативу, использующую последние достижения в области полимерной науки и вычислительной оптики.
Команда вдохновилась эволюцией камер смартфонов, которые теперь в значительной степени полагаются на пластиковые оптические компоненты для достижения высокой производительности в ультракомпактных форматах. Применяя тот же принцип к конструкции спектрометров, исследователи использовали прозрачные эпоксидные смолы с памятью формы (SMP) для создания дисперсионных оптических элементов — компонентов, которые разделяют свет на его спектральные составляющие.
Что делает этот подход поистине инновационным, так это использование внутреннего напряжения для настройки оптических свойств пластика. Обычно модели напряжения, которые развиваются во время изготовления пластиковых предметов, неконтролируемы и нестабильны. Однако SMP можно механически растягивать при повышенных температурах, чтобы «запрограммировать» точное и стабильное распределение напряжений в материале. Эти напряжения создают двулучепреломление — оптический эффект, при котором свет расщепляется в соответствии с его длиной волны.
«Формируя внутреннее напряжение в полимере, мы можем спроектировать спектральное поведение с высокой повторяемостью и настраиваемостью, чего невероятно трудно достичь с помощью традиционной оптики», — сказал Гонгюань Чжан из Чжэцзянского университета, ведущий автор исследования.
Полученные плёнки действуют как спектральные фильтры, кодируя информацию, которую можно считывать стандартными CMOS-датчиками изображений. С помощью алгоритмов вычислительной спектральной реконструкции эти плоские компоненты можно превратить в мощные компактные спектрометры.
Одним из главных достижений этой работы является демонстрация того, что эти плёнки с инженерным напряжением можно изготовить за один этап, без необходимости литографии или дорогостоящего нанопроизводства. Это делает устройства идеальными для массового производства и интеграции в потребительскую электронику, такую как мобильные телефоны, носимые устройства для мониторинга здоровья и даже анализа качества пищевых продуктов.
«Мы показали, что можно использовать программируемые пластмассы для охвата гораздо более широкого диапазона спектра, чем в типичных миниатюрных системах — вплоть до SWIR», — сказал профессор Зоньин Ян из Чжэцзянского университета. «Это действительно важно для таких приложений, как сельскохозяйственный мониторинг, разведка полезных ископаемых и медицинская диагностика».
Исследователи указывают на несколько возможных применений: обнаружение загрязнителей в воде или воздухе, проверка подлинности лекарств, неинвазивный мониторинг уровня сахара в крови и даже сортировка перерабатываемых материалов в режиме реального времени.
Устраняя традиционные компромиссы между размером, стоимостью и спектральным диапазоном, платформа может демократизировать доступ к высококачественным спектральным данным. Она также соответствует более широким исследовательским усилиям кафедры инженерии Кембриджского университета в области вычислительной фотоники и технологий устойчивого зондирования, областей, направленных на внедрение интеллекта и функциональности в меньшие, более доступные форматы.
«Эта работа показывает, как принципы механического проектирования могут быть использованы для изменения фотонной функциональности», — сказал соавтор профессор Тауфик Хасан из кафедры инженерии Кембриджского университета. «Встраивая напряжение в прозрачные полимеры, мы создали новый класс дисперсионной оптики, которая не только лёгкая и масштабируемая, но и адаптируемая в широком спектральном диапазоне. Такого уровня гибкости очень трудно достичь с помощью традиционной оптики, основанной на статических структурах, определённых литографически».