Ahogy egyre több eszköz kapcsolódik az internetre, és nő az igény az azonnali, nagy sávszélességet igénylő alkalmazások iránt – ilyenek például a felhőalapú játékok, a videóhívások vagy az okosotthonok –, egyre komolyabb kihívást jelent a vezeték nélküli hálózatok hatékony működtetése. A problémát tovább súlyosbítja, hogy a vezeték nélküli spektrum – vagyis a rendelkezésre álló frekvenciasáv – korlátozott. A megoldás keresése során a mérnökök egyre inkább a mesterséges intelligenciához fordulnak, ám a jelenlegi rendszerek sokszor lassúak és energiaigényesek. Ezen a helyzeten változtathat egy új fejlesztés, amely az adattovábbítást és -feldolgozást a fénysebességre emeli.
Az MIT kutatócsoportja egy olyan fotonikai chipet hozott létre, amely nemcsak gyorsabb, de jóval energiahatékonyabb is a ma elérhető digitális AI rendszereknél. A MAFT-ONN (Multiplicative Analog Frequency Transform Optical Neural Network) névre keresztelt eszköz képes a vezeték nélküli jelek osztályozására nanomásodpercek alatt – ez körülbelül százszor gyorsabb működést jelent, mint amit a jelenlegi digitális technológiák nyújtani tudnak. Az áttörést az jelenti, hogy a chip nem elektromos jeleket, hanem fényt használ a számításokhoz, így nemcsak gyorsabb, de kevesebb energiát is igényel, és egyszerűbben integrálható kis méretű, akkumulátoros eszközökbe.
A kutatás, amelynek eredményei a Science Advances folyóiratban jelentek meg, nem csupán elméleti jelentőségű. A MAFT-ONN architektúrája különösen ígéretes lehet a jövő 6G hálózatai szempontjából. Az ilyen rendszerek egyik kulcsfontosságú eleme az úgynevezett „kognitív rádió”, amely képes a rádiójelek valós idejű felismerésére és azok paramétereinek automatikus módosítására. Ennek révén az adatátvitel hatékonyabbá és stabilabbá válhat, még zsúfolt vagy gyorsan változó hálózati környezetben is.
A MAFT-ONN működése gyökeresen eltér a megszokott digitális AI processzorokétól. A legtöbb jelenlegi megoldás úgy dolgozza fel a vezeték nélküli jeleket, hogy előbb képi formára alakítja őket, majd ezeket képfeldolgozásra specializált mély neurális hálózatokon futtatja végig. Ez a módszer bár pontos, igen nagy számítási kapacitást és energiát igényel. A MAFT-ONN ezzel szemben a jeleket közvetlenül a frekvenciatartományban dolgozza fel, vagyis még azelőtt, hogy azokat digitális jellé alakítanánk. Ez nemcsak gyorsabb működést eredményez, hanem jelentős energia-megtakarítást is.
A kutatócsoport egyik technikai újítása az volt, hogy az optikai neurális hálózat összes rétegéhez elegendő egyetlen MAFT-ONN eszköz. A mélytanulás által megkövetelt lineáris és nemlineáris számításokat egyaránt képesek voltak fény segítségével, egy menetben elvégezni. A működés hatékonyságát egy úgynevezett fotoelektromos szorzásra épülő technika biztosítja, amely lehetővé teszi a számítások nagy pontosságú és gyors végrehajtását, akár 10 000 neuronnal egyetlen eszközben.
A rendszer megbízhatóságát teszteredmények is alátámasztják: a chip képes volt egyetlen méréssel 85%-os pontossággal osztályozni a jeleket, és több mérés kombinálásával ez az arány 99% fölé emelkedett. Mindezt 120 nanomásodperces válaszidő mellett – ez nagyságrendekkel gyorsabb, mint a legfejlettebb digitális rendszerek mikro- vagy milliszekundumos működése.
Az új chip jövőbeli alkalmazási területei messze túlmutatnak a telekommunikáción. Autonóm járművek például azonnal reagálhatnának a környezetük változásaira, orvosi eszközök – mint például pacemakerek – pedig képesek lennének a páciens állapotának valós idejű monitorozására. Mindezt úgy, hogy az eszköz kicsi marad, nem terheli túl az akkumulátort, és nem igényel állandó adatkapcsolatot a felhővel.
A kutatók következő célja a rendszer képességeinek bővítése. Többek között azt vizsgálják, miként lehetne a MAFT-ONN architektúrát alkalmazni olyan összetettebb AI modellekhez, mint a transzformer alapú nyelvi modellek, amelyek jelenleg csak nagy adatközpontokban futtathatók hatékonyan. Ehhez új, úgynevezett multiplexálási eljárásokat is tesztelnek, amelyek lehetővé tennék, hogy több számítást párhuzamosan végezzen el a rendszer.
A technológia – bár még fejlesztés alatt áll – már most komoly érdeklődést váltott ki az iparban és a tudományos közösségben. A projektet az amerikai hadsereg kutatólaboratóriuma, az USA légiereje, az MIT Lincoln Laboratory, a japán NTT telekommunikációs vállalat, valamint az amerikai Nemzeti Tudományos Alap támogatta. Ez jól mutatja, hogy a kutatásban rejlő potenciált a stratégiai és ipari szereplők is felismerik.
A MAFT-ONN tehát nemcsak technológiai különlegesség, hanem egy lehetséges válasz az előttünk álló kihívásokra is – olyan rendszerek alapja lehet, amelyek nemcsak gyorsak és pontosak, hanem fenntarthatók is. Az AI és a fotonika találkozása itt már nem a jövő, hanem a jelen része.
