211service.com
Obliczenia za pomocą laserów mogą wzmocnić genomikę i sztuczną inteligencję
Ponieważ koszty sekwencjonowania genomu człowieka gwałtownie spadają, rośnie zapotrzebowanie na moc obliczeniową potrzebną do zrozumienia informacji genetycznej. Nicholas New ma nadzieję, że część z nich zostanie opracowana przez procesor, który analizuje dane za pomocą światła laserowego, zbudowany przez jego brytyjski startup, Opalysys .
New twierdzi, że egzotyczne podejście jego firmy do przetwarzania danych może radykalnie ulepszyć konwencjonalny komputer, przejmując niektóre z najbardziej wymagających prac w zastosowaniach, takich jak genomika i symulacja pogody. Pracę gruntowną można wykonać za pomocą optyki, mówi.
Naukowcy przez dziesięciolecia pracowali nad pomysłem wykorzystania optyki zamiast elektroniki do przetwarzania danych, przy niewielkim zainteresowaniu komercyjnymi. Ale New twierdzi, że jest to teraz potrzebne, ponieważ producenci tacy jak Intel przyznają, że nie są w stanie ulepszać konwencjonalnych chipów w takim tempie, jak kiedyś (patrz Prawo Moore'a jest martwe. Co teraz? ).
Manipulowanie wiązkami laserowymi zakodowanymi danymi oferuje skrót do niektórych skomplikowanych operacji obliczeniowych.
Technologia Optalysys wykonuje matematyczną funkcję zwaną transformacją Fouriera, kodując dane, powiedzmy sekwencję genomu, do wiązki laserowej. Danymi można manipulować, powodując, że fale świetlne w wiązce interferują ze sobą, wykonując obliczenia, wykorzystując fizykę światła i generując wzór, który koduje wynik. Wzór jest odczytywany przez czujnik kamery i przesyłany z powrotem do obwodów elektronicznych konwencjonalnego komputera. Podejście optyczne jest szybsze, ponieważ pozwala w jednym kroku osiągnąć to, co wymagałoby wielu operacji komputera elektronicznego, mówi New.
Technologia ta została umożliwiona przez przemysł elektroniki użytkowej, co pozwoliło obniżyć koszty komponentów zwanych przestrzennymi modulatorami światła, które są używane do kontrolowania światła wewnątrz projektorów. Firma planuje wypuścić swój pierwszy produkt w przyszłym roku, przeznaczony dla wysokowydajnych komputerów wykorzystywanych do przetwarzania danych genomowych. Przyjmie postać karty PCI Express, standardowego komponentu używanego do modernizacji komputerów lub serwerów zwykle używanych w procesorach graficznych. Optalysys pracuje również nad projektem badawczym Pentagonu badającym technologie, które mogą zmniejszyć superkomputery do rozmiarów komputerów stacjonarnych, a projekt europejski na ulepszenie symulacji pogody.
Francuski startup Światło włączone , założona na początku tego roku, zbudowała również system, który wykorzystuje sztuczki optyczne do przetwarzania danych przenoszonych przez światło laserowe. Firma obiera za cel sztuczkę wykorzystywaną w uczeniu maszynowym, polegającą na kompresji informacji poprzez pomnożenie ich przez losowe dane.
Ta technika jest przydatna, ale uciążliwa dla konwencjonalnych komputerów pracujących z dużymi zestawami danych, mówi Laurent Daudet, dyrektor ds. technologii LightOn i profesor fizyki na Université Paris Diderot. Jego system łatwiej osiąga ten sam efekt, wykorzystując przypadkowe rozpraszanie, które naturalnie występuje, gdy światło przechodzi przez półprzezroczysty materiał.
Komputery naprawdę są do niczego, ale zamiast tego można wykorzystać naturę, mówi Daudet. On i dwóch innych założycieli LightOn opublikowane wyniki w zeszłym roku pokazując, jak to działa. Firma pracuje nad pokazaniem, że jej system może wykonywać również inne operacje, i ma na celu umieszczenie nowego prototypu online jako usługi w chmurze, z którą inni mogą eksperymentować, mówi Daudet.
Czas jest dobry dla tych startupów. Uznanie, że istniejące projekty chipów nie będą się już poprawiać w wykładniczym tempie, w jakim kiedyś były, sprawia, że branża jest bardziej otwarta na nowe pomysły, mówi Horst Simon , zastępca dyrektora Lawrence Berkeley National Laboratory. Ponieważ konwencjonalne chipy nie są już szybsze, alternatywne trasy wyglądają atrakcyjniej, mówi Simon.
Te alternatywne drogi obejmują komputery kwantowe i konstrukcje chipów wyspecjalizowane w sztucznej inteligencji, a także optyczne systemy obliczeniowe. Simon wątpi, czy technologia optyczna przejmie wszystkie rodzaje komputerów, ale twierdzi, że może w końcu znaleźć praktyczne miejsce. Mogą istnieć aplikacje niszowe, w których jego wydajność ma sens, mówi.