I dag, maskininlärning genomsyrar vardagen, med miljontals användare som varje dag låser upp sina telefoner genom ansiktsigenkänning eller går igenom AI-aktiverade automatiska säkerhetskontroller på flygplatser och tågstationer. Dessa uppgifter är möjliga tack vare sensorer som samlar in optisk information och matar den till ett neuralt nätverk i en dator.

Forskare i Kina har presenterat en ny AI optisk krets i nanoskala som är utbildad för att utföra helt optiska slutledningar utan kraft vid ljusets hastighet för förbättrade autentiseringslösningar. Kombinera smarta optiska enheter med bildsensorer, systemet utför komplexa funktioner lätt, uppnå en neural densitet som är lika med 1/400 av den mänskliga hjärnans och en beräkningskraft som är mer än 10 storleksordningar högre än elektroniska processorer.

Föreställ dig att ge sensorerna i vardagliga enheter möjlighet att utföra artificiell intelligens-funktioner utan en dator – lika enkelt som att sätta glasögon på dem. De integrerade holografiska perceptronerna utvecklade av forskargruppen vid University of Shanghai for Science and Technology ledd av professor Min Gu, en utländsk medlem av Chinese Academy of Engineering, kan göra det till verklighet. I framtiden, dess neurala täthet förväntas vara 10 gånger den mänskliga hjärnans.

Hur det fungerar

Traditionellt, visuell information översätts till elektronisk information, som sedan bearbetas av energikrävande hårdvara. Tekniken som professor Gus team utvecklade hoppar över detta översättningssteg och bearbetar den optiska informationen direkt och utan att använda någon kraft.

Elena Goi, den första författaren till den publicerade artikeln och en nyckelmedlem i Prof Gus team, sade att bearbetningen av optisk information möjliggörs av state-of-the-art nanotillverkning.

"Genom att använda högprecisions 3-D nanotillverkningsteknik, vi kan lägga till optiska AI-element till industristandardiserade bildsensorer. Detta kan jämföras med att sätta skräddarsydda, uppgiftsspecifika smarta glasögon på bildsensorerna, som behandlar den inkommande optiska informationen innan den ens detekteras."

Påverkan

Med hjälp av en toppmodern laser 3-D-nanoprinting-teknik, forskarna tillverkade optiska perceptroner med en neurondensitet på över 500 miljoner neuroner per kvadratcentimeter. Funktionsstorleken i nanoskala för dessa smarta optiska element skjuter upp den övre gränsen för beräkningskraften för de nanotryckta dekrypteringarna ligger på 400 ExaFLOPS (10 ¹⁸ FLOPPAR, flytande operationer per sekund), en ökning av operationerna per sekund med fem storleksordningar jämfört med integrerad fotonisk hårdvara.

Genom att skriva ut perceptronerna direkt på CMOS-bildchip, Goi sa, det är möjligt att realisera optiska AI-kretsar, som inte bara överträffar nuvarande optiska metoder, men visar potentialen för tillämpning inom ett brett spektrum av områden från säkerhetskontroll, medicinsk diagnostik, automatisk körning, satellitbildsbehandling, etc.

Enligt professor Gu, denna teknik kommer att möjliggöra en helt ny familj av energieffektiva, AI-aktiverade kantenheter för bearbetning av optisk information. Detta är särskilt viktigt för applikationer där energiförbrukningen är kritisk eller dataanslutningen är begränsad, till exempel, smarta avkänningsenheter i avlägsna områden eller smarta sensorer för långvarig användning.