Çinli bilim insanları robotların anında düşünmesini sağlayarak silikon fotonik gelişimini hızlandırıyor

Fotoonik nöromorf hesaplamalarda bir kırılma olayı hakkında haber

Xidian Üniversitesi'nden bilim insanları, sinyallerin elektrik akımına dönüştürülmeden pekiştirmeli öğrenme yapabilen tamamen ışıkla çalışan ilk “nöromorfi” çipini geliştirdi. Bu gelişme, lineer fotoonik spike ağlarından nonlineer dönüşümlere geçişi işaret ederek uygulamalı kullanım için kritik bir adım oluşturuyor.

Neden önemli
- Dönüşüm yok: Fotondan elektronlara ve geri dönüştürmeye yapılan çabukluk enerji ve zaman kaybına yol açar. Gerçek zamanlı sistemlerde (robotik, otomatik pilot) bu gecikmeler ekipman arızalarına veya kazalara neden olabilir.

- İnsanlarla güvenli robot etkileşimi: Evrensel fotoonik çiplerin geliştirilmesi, daha güvenilir ve enerji verimli zeki sistemlere yol açar.

Üç çözülmüş sorun
1. Düşük aktivasyon eşiğine sahip büyük nonlineer spike nöron dizileri – artık nöronlar daha yoğun yerleştirilebilir.
2. Tamamen programlanabilir çipler – önce “sabit” (donanım tabanlı)ydılar.
3. Fotonik pekiştirmeli öğrenme – yeni mimarinin sayesinde şimdi mümkün.

Prototip mimarisi
Bileşen Açıklama 16-kanallı fotoonik çip 272 öğrenilebilir parametre içerir, 16×16 Mach‑Zehnder interferometre matrisi üzerine kuruludur. Çip lazerler ve geri besleme ile donatılmıştır. Düşük eşik nonlineer spike aktivasyonu için doygunluk absorbersi kullanır. Donanım‑yazılım çerçevesi önce yazılım paketinde eğitilir, ardından çiplere taşınır ve donanım özellikleri göz önünde bulundurularak yeniden eğitilir.

Test
- CartPole (çubuk dengeleme) – programlı modelle neredeyse aynı doğruluk (1,5 % düşüş).
- Pendulum (sarkaç çevirme) – 2 % düşüş.
- Her iki görevde hesaplama gecikmesi sadece 320 pikosekundu.

Verimlilik
Tür Enerji Tüketimi Yoğunluk Lineer 1,39 TOPS/W 0,13 TOPS/mm² Nonlineer 987,65 GOPS/W 533,33 GOPS/mm²

Bu sayılar fotoonik sistemi GPU sınıfına enerji verimliliği (≈1 TOPS/W) ve yoğunluk (0,1–0,5 TOPS/mm²) açısından yerleştirirken tamamen ışık işleme üzerine dayanır, dönüşüm kaybı yoktur.

Perspektifler
- Otonom sürüş
- Zeki robotlar
- Düşük gecikmeli çevresel hesaplamalar ve minimum enerji tüketimi

Gelecekte çip 128 kanala ölçeklendirilecek, böylece daha karmaşık görevler (nöromorfi otonom navigasyon) çözülebilir ve kompakt hibrit‑entegre fotoonik nöromorf cihazlar geliştirilebilir.

Sonuç: Gelişim, ışık impulslarına dayalı enerji verimli yapay zeka için yeni bir yol açar ve robotik ile otonom sistemlere yaklaşımını kökten değiştirebilir.