Optik bilgisayarlar ve geniş dil modelleri (LLM'ler), yapay zekanın yüksek enerji tüketimi ve yüksek hız gereksinimlerine potansiyel çözümler sunuyor. Bu teknolojiler, fotoniğin gücünü ve gelişmiş dil işleme teknikleri kullanarak daha verimli ve hızlı işlem yapabiliyor.
Moore Yasası, her iki yılda bir bilgisayar çiplerinin iki kat daha fazla transistör içereceğini, hız ve verimlilikte büyük sıçramalar olacağını belirtiyor. Ancak derin öğrenme çağındaki bilişim talepleri, bu hızı çoktan geride bırakmış durumda ve bu alandaki ihtiyaçlar sürdürülebilir olmayan bir hızda büyüyor. Uluslararası Enerji Ajansı, yapay zekanın 2026 yılında 2023’e göre 10 kat daha fazla güç tüketeceğini ve o yıl veri merkezlerinin Japonya kadar enerji harcayacağını öngörüyor. Lightmatter ismindeki unicorn girişimin kurucusu Nick Harris, yapay zekanın ihtiyaç duyduğu bilişim gücünün her üç ayda bir ikiye katlandığını ve bu artışın şirketleri ve ekonomileri zorlayacağını belirtiyor.
Lightmatter’ın teknolojisi
Bu noktada, elektronlar yerine fotonlar kullanarak bilgi işleme fikri dikkat çekiyor. Optik bilgisayarların, yüksek hız ve yüksek verimlilik gerektiren yapay zeka uygulamalarında çığır açıcı olabileceği belirtiliyor. Optik bilgisayarların özellikle matris çarpma işlemlerinde büyük potansiyel gösterdiği ortaya çıkarıldı.
Matris çarpma, yapay sinir ağlarının hem eğitiminde hem de yeni verilerin işlenmesinde kullanılan temel bir adımdır. Matematiksel olarak çok büyük matrislerin çarpımı yüksek işlem gücü gerektirdiği için bu alanda sürekli olarak yeni algoritmalar geliştiriliyor.
Optik sinyaller, elektrik sinyallerine göre daha fazla bilgi taşıyabilir ve daha yüksek frekanslarda çalışarak daha kısa sürede daha fazla işlem yapabilir. Ayrıca, elektronik çiplerin aksine, optik bilgisayarlar teorik olarak daha az enerji kullanarak daha fazla işlemi aynı anda gerçekleştirebilir.
Son zamanlarda, araştırmacılar çeşitli optik bilgisayar türleri geliştirdiler. Bunlar arasında öne çıkan uygulamalardan biri olan çalışmada, MIT'den Zaijun Chen ve ekibi, HITOP adını verdikleri yeni bir optik ağı tanıttılar. HITOP, makine öğrenimi modellerini önceki çip tabanlı optik sinir ağlarından 25.000 kat daha büyük ölçekte çalıştırabiliyor.
Bununla birlikte, LLM'ler de doğal dil işleme alanında devrim yaratıyor ve çok büyük veri kümeleri üzerinde eğitim alarak insan benzeri metinler üretebiliyorlar. LLM'ler, metin üretiminden çeviriye, sorulara yanıt vermekten özet çıkarmaya kadar geniş bir yelpazede kullanılıyor. Ancak, bu modellerin eğitimi ve çalıştırılması büyük miktarda enerji ve hesaplama gücü gerektiriyor. Optik bilgisayarlar, bu tür geniş dil modellerinin eğitim ve işletim maliyetlerini düşürmede önemli bir rol oynayabilir.
Ancak, optik bilgisayarlar hala laboratuvar dışında elektronik çiplerle rekabet etmekten uzak. Bu sistemler, genellikle eski ağ tasarımları ve küçük iş yükleri ile çalışıyor. Ancak, büyük optik sistemlerin geliştirilmesi, gelecekte bazı yapay zeka modellerini elektronik sistemlere göre 1.000 kat daha verimli hale getirebilir.
Tıpkı optik bilgisayar geliştiren bilim insanları gibi yapay zeka ve geniş dil modellerinin sınırlarını zorlayan ve bu alanlarda yeni çözümler üretiyorsanız, BAŞLAT LLM Etki Programı'na katılın ve bu yenilikçi yolculuğun bir parçası olun!
Başvuru için son gün 17 Haziran.
