Insinyur MIT Mengembangkan Prosesor Nanofotonik Yang Dapat Diprogram – Sebuah tim insinyur mengusulkan arsitektur baru untuk jaringan saraf optik penuh yang, pada prinsipnya, dapat menawarkan peningkatan dalam kecepatan komputasi dan efisiensi daya dibandingkan peralatan elektronik canggih untuk tugas-tugas inferensi konvensional.

Sistem komputer “pembelajaran mendalam”, yang didasarkan pada jaringan saraf tiruan yang meniru cara otak belajar dari kumpulan contoh, telah menjadi topik hangat dalam ilmu komputer.

Selain memungkinkan teknologi seperti perangkat lunak pengenalan wajah dan suara, sistem ini dapat menjelajahi data medis dalam jumlah besar untuk menemukan pola yang dapat berguna secara diagnostik, atau memindai formula kimia untuk kemungkinan obat baru.

Tetapi perhitungan yang harus dilakukan oleh sistem ini sangat kompleks dan menuntut, bahkan untuk komputer yang paling canggih sekalipun.

Sekarang, tim peneliti di MIT dan di tempat lain telah mengembangkan pendekatan baru untuk komputasi semacam itu, menggunakan cahaya alih-alih listrik, yang menurut mereka dapat sangat meningkatkan kecepatan dan efisiensi komputasi pembelajaran mendalam tertentu.

Hasil mereka muncul hari ini di jurnal Nature Photonics dalam makalah dari MIT postdoc Yichen Shen, mahasiswa pascasarjana Nicholas Harris, profesor Marin Soljačić dan Dirk Englund, dan delapan lainnya.

Soljačić mengatakan bahwa banyak peneliti selama bertahun-tahun telah membuat klaim tentang komputer berbasis optik, tetapi “orang-orang secara dramatis berjanji berlebihan, dan itu menjadi bumerang.”

Sementara banyak usulan penggunaan komputer fotonik tersebut ternyata tidak praktis, sistem jaringan saraf berbasis cahaya yang dikembangkan oleh tim ini “mungkin dapat diterapkan untuk pembelajaran mendalam untuk beberapa aplikasi,” katanya.

Arsitektur komputer tradisional tidak terlalu efisien dalam hal jenis kalkulasi yang diperlukan untuk tugas jaringan saraf tertentu yang penting. Tugas semacam itu biasanya melibatkan penggandaan matriks yang berulang, yang bisa sangat intensif secara komputasi dalam chip CPU atau GPU konvensional.

Setelah penelitian bertahun-tahun, tim MIT telah menemukan cara untuk melakukan operasi ini secara optik. “Chip ini, setelah Anda menyetelnya, dapat melakukan perkalian matriks dengan, pada prinsipnya, energi nol, hampir secara instan,” kata Soljačić. “Kami telah mendemonstrasikan blok bangunan penting tetapi belum sistem lengkapnya.”

Sebagai analogi, Soljačić menunjukkan bahwa bahkan lensa kacamata biasa pun melakukan kalkulasi kompleks (yang disebut transformasi Fourier) pada gelombang cahaya yang melewatinya. Cara penghitungan sinar cahaya dalam chip fotonik baru jauh lebih umum tetapi memiliki prinsip dasar yang serupa.

Pendekatan baru ini menggunakan beberapa berkas cahaya yang diarahkan sedemikian rupa sehingga gelombangnya berinteraksi satu sama lain, menghasilkan pola interferensi yang menyampaikan hasil operasi yang dimaksudkan. Perangkat yang dihasilkan adalah sesuatu yang oleh para peneliti disebut prosesor nanophotonic yang dapat diprogram.

Hasilnya, kata Shen, adalah bahwa chip optik yang menggunakan arsitektur ini pada prinsipnya dapat melakukan kalkulasi yang dilakukan dalam algoritme kecerdasan buatan jauh lebih cepat dan menggunakan energi kurang dari seperseribu per operasi seperti chip elektronik konvensional.

“Keuntungan alami menggunakan perkalian matriks yang ringan memainkan peran besar dalam percepatan dan penghematan daya, karena perkalian matriks padat adalah bagian yang paling boros daya dan memakan waktu dalam algoritme AI,” katanya.

Prosesor nanofotonik baru yang dapat diprogram, yang dikembangkan di lab Englund oleh Harris dan kolaborator, menggunakan serangkaian pandu gelombang yang saling berhubungan dengan cara yang dapat dimodifikasi sesuai kebutuhan, memprogram kumpulan berkas itu untuk komputasi tertentu. “Anda dapat memprogram dalam operasi matriks apa pun,” kata Harris.

Prosesor memandu cahaya melalui serangkaian pandu gelombang fotonik yang digabungkan. Proposal lengkap tim meminta lapisan perangkat berselang-seling yang menerapkan operasi yang disebut fungsi aktivasi nonlinier, dalam analogi dengan operasi neuron di otak.

Untuk mendemonstrasikan konsep tersebut, tim menyetel prosesor nanofotonik yang dapat diprogram untuk mengimplementasikan jaringan saraf yang mengenali empat suara vokal dasar.

Bahkan dengan sistem yang belum sempurna ini, mereka mampu mencapai tingkat akurasi 77 persen, dibandingkan dengan sekitar 90 persen untuk sistem konvensional. Tidak ada “hambatan berarti” untuk meningkatkan sistem agar lebih akurat, kata Soljačić.

Englund menambahkan bahwa prosesor nanofotonik yang dapat diprogram dapat memiliki aplikasi lain juga, termasuk pemrosesan sinyal untuk transmisi data. “Pemrosesan sinyal analog berkecepatan tinggi adalah sesuatu yang dapat dikelola.”

Lebih cepat daripada pendekatan lain yang pertama-tama mengubah sinyal ke bentuk digital, karena cahaya pada dasarnya adalah media analog. “Pendekatan ini bisa melakukan pemrosesan secara langsung di domain analog,” ujarnya.

Tim mengatakan masih akan membutuhkan lebih banyak tenaga dan waktu untuk membuat sistem ini berguna; namun, setelah sistem ditingkatkan dan berfungsi penuh, ia dapat menemukan banyak kasus pengguna, seperti pusat data atau sistem keamanan.

Sistem ini juga bisa menjadi keuntungan bagi mobil atau drone yang bisa mengemudi sendiri, kata Harris, atau “kapan pun Anda perlu melakukan banyak komputasi tetapi Anda tidak memiliki banyak tenaga atau waktu”.

Tim peneliti juga termasuk mahasiswa pascasarjana MIT Scott Skirlo dan Mihika Prabhu di Laboratorium Riset Elektronika, Xin Sun di matematika, dan Shijie Zhao di biologi, Tom Baehr-Jones dan Michael Hochberg di Elenion Technologies, di New York, dan Hugo Larochelle di Université de Sherbrooke, di Quebec.

Pekerjaan itu didukung oleh Kantor Riset Angkatan Darat AS melalui Institut Teknologi Nano Prajurit, Yayasan Sains Nasional, dan Kantor Riset Ilmiah Angkatan Udara.