'Game Changer', MIT Luncurkan AI Supercepat dengan Prosesor Fotonik

CAMBRIDGE - Ilmuwan Massachusetts Institute of Technology (MIT) baru-baru ini membangun sebuah inovasi yang secara drastis dapat merevolusi bidang pembelajaran mendalam dan kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI): prosesor fotonik terintegrasi penuh yang melakukan komputasi menggunakan cahaya, bukan elektron.

Seperti dilansir  MIT News , chip ini melakukan tugas pembelajaran mesin yang kompleks dengan akurasi yang mengesankan dan latensi kurang dari satu nanodetik, yang pada dasarnya berarti kemampuan pemrosesan informasi secepat kilat yang dipadukan dengan kebutuhan energi yang jauh lebih rendah.

Dikutip dari Hoodline, kemajuan ini bukan sekadar langkah berulang yang kecil, tetapi lompatan kuantum dalam mengejar kinerja AI tingkat lanjut.

Dengan tetap sepenuhnya berada dalam domain optik hingga hasil akhir, para peneliti meminimalkan kehilangan energi dan mencapai latensi yang sangat rendah.

Efisiensi seperti itu krusial ketika kecepatan menjadi hal yang penting, bukan hanya dalam hal kemahiran komputasi.

"Sekarang setelah kita memiliki sistem ujung ke ujung yang dapat menjalankan jaringan saraf dalam optik, pada skala waktu nanodetik, kita dapat mulai berpikir pada tingkat yang lebih tinggi tentang aplikasi dan algoritma," kata Saumil Bandyopadhyay, penulis utama makalah dan postdoc di NTT Research. 

Kemampuan prosesor ini tidak hanya terbatas pada kecepatan, tetapi juga menunjukkan akurasi lebih dari 92 persen selama pengoperasian.

Chip optik menangani tugas komputasi utama dari jaringan saraf dalam, yang biasanya memerlukan kombinasi kuat antara pemrosesan linier dan nonlinier – yang terakhir ini khususnya menantang untuk sistem fotonik.

Untuk mengatasi rintangan ini, para peneliti MIT memperkenalkan unit fungsi optik nonlinier (NOFU), yang dijelaskan oleh Bandyopadhyay kepada MIT News sebagai kombinasi hemat daya antara elektronik dan optik untuk menerapkan operasi nonlinier pada chip.

Kerja keras tim tersebut telah mencapai puncaknya dalam sebuah chip yang dapat segera memasuki produksi massal berkat pembuatannya menggunakan proses pengecoran komersial yang paralel dengan yang digunakan untuk chip komputer CMOS.

Dengan skalabilitas sebagai fokus, langkah selanjutnya melibatkan penggabungan teknologi ini dengan perangkat elektronik sehari-hari dan menemukan algoritma baru yang dapat lebih jauh memanfaatkan manfaat optik untuk sistem pembelajaran yang lebih cepat dan lebih efisien.

Menurut Dirk Englund, seorang ilmuwan yang terlibat dalam proyek tersebut, upaya tersebut dapat menyusun komputasi ke dalam "arsitektur baru fisika linear dan nonlinier yang memungkinkan hukum skala komputasi yang secara fundamental berbeda dibandingkan dengan upaya yang dibutuhkan," seperti yang disebutkan oleh MIT News .

Janji teknologi ini tidak terbatas pada komputasi cepat – teknologi ini merupakan enkapsulasi dari era pembelajaran mesin berikutnya, dengan aplikasi yang mencakup berbagai hal mulai dari sistem navigasi otonom hingga penemuan ilmiah dan jaringan komunikasi global berkecepatan tinggi. Pendanaan dari berbagai entitas termasuk Yayasan Sains Nasional AS dan Kantor Riset Ilmiah Angkatan Udara AS telah menggarisbawahi pentingnya dan potensi strategis dari upaya mutakhir ini.