- Ερευνητές ανέπτυξαν δίκτυα παλμικών νανολέιζερ που μιμούνται την ικανότητα του εγκεφάλου να φαντάζεται αόρατα αντικείμενα μέσω δειγματοληψίας.
- Η τεχνολογία συνδυάζει φωτονική φυσική και Μπεϋζιανή στατιστική, επιτρέποντας υπολογισμούς εκατοντάδες εκατομμύρια φορές ταχύτερους από τους βιολογικούς νευρώνες.
- Η μελέτη προτείνει σχέδια για οπτικά chips που προσφέρουν εξαιρετική ταχύτητα και ενεργειακή αποδοτικότητα για την επόμενη γενιά AI.
Υπερταχύτατα νανολέιζερ μιμούνται το πως ο εγκέφαλος φαντάζεται τα αόρατα μέρη του κόσμου
Μια νέα μελέτη κατέδειξε πως τα δίκτυα από παλμικά νανολέιζερ (spiking nanolasers) θα μπορούσαν να εξομοιώσουν μια βασική αρχή της εγκεφαλικής λειτουργίας: την ικανότητα να φανταζόμαστε πράγματα που δεν αντιλαμβανόμαστε άμεσα, λαμβάνοντας δείγματα από εσωτερικά μοντέλα του κόσμου.
Η μελέτη, της οποίας ηγήθηκαν επιστήμονες από το Πανεπιστήμιο της Βέρνης σε συνεργασία με την Thales Research & Technology στην περιοχή Paris-Saclay, δημοσιεύθηκε πρόσφατα στο περιοδικό Nature Communications.
Οι φυσικοί υπολογιστές που βασίζονται σε λέιζερ ημιαγωγών αποτελούν μερικούς από τους πιο υποσχόμενους υποψηφίους για τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) επόμενης γενιάς, δεδομένων των προβλεπόμενων πλεονεκτημάτων τους στην ταχύτητα, το εύρος ζώνης και την κατανάλωση ενέργειας συγκριτικά με τα συμβατικά ηλεκτρονικά.
Η έρευνα αυτή δείχνει πώς η πρόοδος στο σημείο τομής της νευροεπιστήμης, της φυσικής και της πληροφορικής θα μπορούσε να οδηγήσει σε νέες μορφές τεχνητής νοημοσύνης.
Ο όρος “spiking” αναφέρεται στον τρόπο λειτουργίας όπου η πληροφορία μεταδίδεται μέσω σύντομων παλμών (αιχμών), όπως ακριβώς επικοινωνούν οι νευρώνες στον εγκέφαλο.
Ο εγκέφαλος ως πιθανοκρατικό μοντέλο
Μια θεμελιώδης ιδιότητα του ανθρώπινου εγκεφάλου είναι η ικανότητά του να κατασκευάζει ένα μοντέλο του κόσμου — μια εσωτερική εικόνα για το τι υπάρχει πέρα από τα άμεσα αισθητηριακά ερεθίσματα.
Ακόμα και όταν η όρασή μας είναι εστιασμένη σε μια οθόνη, παραμένουμε ενήμεροι για τον χώρο γύρω μας και μπορούμε εύκολα να φανταστούμε τι κρύβεται από το οπτικό μας πεδίο.
Είναι σημαντικό να τονιστεί ότι αυτό το μοντέλο είναι πιθανοκρατικό. Όταν βλέπουμε έναν κολυμβητή, για παράδειγμα, μπορεί να βλέπουμε μόνο το κεφάλι και τους ώμους, αλλά μπορούμε να φανταστούμε πολλές εύλογες θέσεις του σώματός του κάτω από το νερό, αποκλείοντας ταυτόχρονα τις αδύνατες.
Στη στατιστική, αυτή η διαδικασία είναι γνωστή ως Μπεϋζιανή συμπερασματολογία (Bayesian inference): ποια είναι η κατάσταση ενός αντικειμένου που δεν μπορώ να παρατηρήσω, δεδομένης της κατάστασης αυτού που μπορώ να δω και της προηγούμενης γνώσης μου για τον κόσμο;
Αντί να αναπαριστά όλες τις πιθανότητες ταυτόχρονα, ο εγκέφαλος φαίνεται να πραγματοποιεί δειγματοληψία από αυτή την κατανομή πιθανοτήτων. Ένα παράδειγμα είναι η οπτική ψευδαίσθηση «λαγός-πάπια»: μπορείτε να δείτε είτε έναν λαγό είτε μια πάπια, αλλά ποτέ και τα δύο ταυτόχρονα. «Ποτέ δεν σκέφτεστε την πλήρη κατανομή», εξηγεί ο Ivan Boikov, ερευνητής στην Thales Research & Technology και ένας από τους συγγραφείς, «αλλά αντίθετα λαμβάνετε δείγματα από αυτήν, ένα κάθε φορά».
Από τους νευρώνες στα νανολέιζερ
Σε μικροσκοπικό επίπεδο, αυτή η συμπεριφορά δειγματοληψίας συνδέεται στενά με τον τρόπο επικοινωνίας των νευρώνων. Οι νευρώνες στον νεοφλοιό δεν έχουν συνεχείς εξόδους· αντίθετα, πυροδοτούν δυναμικά ενέργειας (action potentials) — σύντομες ηλεκτρικές εκλάμψεις που διαδίδονται στους γείτονές τους. Επειδή ο οπτικός φλοιός είναι οργανωμένος τοπογραφικά, ομάδες νευρώνων που εκπέμπουν παλμούς μπορούν κυριολεκτικά να ιχνηλατήσουν σχήματα εικόνων — όπως το περίγραμμα των ποδιών του κολυμβητή κάτω από το νερό — μία στάση τη φορά.
Εμπνευσμένοι από αυτόν τον μηχανισμό, οι ερευνητές διερωτήθηκαν εάν θα μπορούσαν να κατασκευαστούν τεχνητά παλμικά δίκτυα που να πραγματοποιούν δειγματοληψία μοντέλων του κόσμου με τον ίδιο τρόπο, αλλά πολύ ταχύτερα. «Αντικαθιστώντας τη βιολογία των κυττάρων με τη φυσική των ημιαγωγών, μπορούμε να κάνουμε τη δυναμική τους πολύ, πολύ ταχύτερη», αναφέρει ο συν-συγγραφέας Alfredo de Rossi από την Thales Research & Technology.
«Σε αυτό το έργο, εξετάσαμε τα νανολέιζερ ημιαγωγών. Δείξαμε μέσω προσομοιώσεων ότι, χρησιμοποιώντας μια συγκεκριμένη διαμόρφωση υλικών, μπορούμε να χτίσουμε ένα δίκτυο τέτοιων νανολέιζερ που μπορεί να μάθει και να πραγματοποιεί δειγματοληψία από ένα μοντέλο του κόσμου ακριβώς όπως ο εγκέφαλος», εξηγεί.
Τέτοια συστήματα θα μπορούσαν να λειτουργούν σε χρονικές κλίμακες δεκάδων picoseconds, σε σύγκριση με τα milliseconds του εγκεφάλου — δηλαδή εκατοντάδες εκατομμύρια φορές ταχύτερα.
Αυτά τα νανολέιζερ μπορούν να εκπέμψουν παλμούς (spikes), οι οποίοι με τη σειρά τους μπορούν να χρησιμοποιηθούν για δειγματοληψία.
Στο μοντέλο τους, τα δίκτυα νανολέιζερ μαθαίνουν μια πιθανοκρατική αναπαράσταση του περιβάλλοντός τους και παράγουν δείγματα από αυτήν, αντικατοπτρίζοντας πιστά τον τρόπο με τον οποίο ο εγκέφαλος φαντάζεται τα αόρατα μέρη του κόσμου.
Σε μια επίδειξη, το δίκτυο εκπαιδεύτηκε σε χειρόγραφα ψηφία. Όταν του δόθηκε μόνο μερική πληροφορία — ορισμένα pixels ενώ άλλα ήταν κρυμμένα — παρήγαγε πλήρη ψηφία που ήταν συνεπή με την είσοδο, «φανταζόμενο» τριάρια ή μηδενικά, αλλά ποτέ απίθανες εναλλακτικές.
Όταν αφέθηκε χωρίς περιορισμούς, το δίκτυο «ονειρευόταν» ελεύθερα όλα τα πιθανά ψηφία, όπως ακριβώς κάνει ο ανθρώπινος εγκέφαλος κατά τη διάρκεια του ύπνου.
Ακριβής χρονισμός παλμών
Το ερώτημα σχετικά με το πώς μαθαίνουν τα παλμικά δίκτυα είναι ευρύτερο. Στην παρούσα εργασία, οι ερευνητές χρησιμοποίησαν ένα πιθανοκρατικό μοντέλο και έναν αλγόριθμο εκπαίδευσης.
Ωστόσο, σε ορισμένες περιπτώσεις, απαιτείται πολύ ακριβής χρονισμός των μεμονωμένων παλμών. «Με αυτόν τον τρόπο, για παράδειγμα, ο εγκέφαλός μας κωδικοποιεί πληροφορίες σχετικά με την αίσθηση της αφής και την υφή ή την κίνηση των απτικών ερεθισμάτων», εξηγεί ο Mihai A. Petrovici, ερευνητής στο Πανεπιστήμιο της Βέρνης και ένας εκ των συγγραφέων της μελέτης.
Θεωρητικά, οι ερευνητές θα μπορούσαν να χρησιμοποιήσουν τον χρονισμό των παλμών για να αναπαραστήσουν οποιοδήποτε είδος πληροφορίας (π.χ. οπτική, ακουστική ή απτική) σε τεχνητά παλμικά δίκτυα. Όμως, η εκμάθηση του ακριβούς χρονισμού σε βαθιά παλμικά δίκτυα αποτελεί πρόκληση.
Επιπλέον, ο χρονισμός των παλμών (τόσο στα βιολογικά όσο και στα τεχνητά δίκτυα) εξαρτάται όχι μόνο από την ισχύ των συνάψεων που συνδέουν τους νευρώνες αλλά και από τον χρόνο (ή την καθυστέρηση) που χρειάζονται οι παλμοί για να ταξιδέψουν μεταξύ των νευρώνων.
Σε μια πρόσφατη σχετική μελέτη, που δημοσιεύθηκε επίσης στο Nature Communications, οι ερευνητές ανέπτυξαν έναν αλγόριθμο μάθησης που αποτελεί ακριβές αντίγραφο της κλασικής οπισθοδιάδοσης σφάλματος (backpropagation) — της ραχοκοκαλιάς της σύγχρονης AI — αλλά βασισμένο αποκλειστικά σε χρόνους παλμών.
«Το δείξαμε αυτό στο νευρομορφικό τσιπ BrainScaleS-2 που αναπτύχθηκε από τους συναδέλφους μας στο Πανεπιστήμιο της Χαϊδελβέργης», λέει ο Petrovici.
Αν και δεν είναι τόσο γρήγορο όσο η έκδοση με τα νανολέιζερ, αυτό το τσιπ μικτού σήματος (που περιέχει τόσο αναλογικά όσο και ψηφιακά εξαρτήματα) εξακολουθεί να είναι «περίπου χίλιες φορές ταχύτερο από ένα ισομεγέθες τμήμα εγκεφαλικού ιστού», ενώ είναι εξαιρετικά ενεργειακά αποδοτικό.
Υπολογιστικά πλεονεκτήματα του φωτός
Ενώ η ιδέα της δειγματοληψίας βάσει παλμών έχει ήδη εξερευνηθεί κατά την τελευταία δεκαετία — ειδικά από ερευνητές στο Human Brain Project και αργότερα στο EBRAINS, σε συνεργασίες μεταξύ ομάδων από τη Βέρνη, τη Χαϊδελβέργη, το Γύλιχ και το Γκρατς — η έκδοση που βασίζεται σε λέιζερ είναι εντελώς νέα.
«Είναι αξιοσημείωτο ότι τα λέιζερ που αναβοσβήνουν μπορούν να λειτουργήσουν σχεδόν όπως οι νευρώνες που πυροδοτούνται στον εγκέφαλο (απλά ανταλλάσσοντας τα ιόντα νατρίου και καλίου με φωτόνια)», λέει ο Petrovici. «Πέρα από την κομψότητα της συμμετρίας μεταξύ αυτών των δύο πολύ διαφορετικών συστημάτων, ο υπολογισμός με φως προσφέρει μεγάλα πρακτικά πλεονεκτήματα έναντι του υπολογισμού με ηλεκτρόνια, όπως συμβαίνει στα τρέχοντα τσιπ μας».
Το φως μπορεί να μεταδοθεί με πολύ λιγότερη απώλεια ενέργειας από τα ηλεκτρικά ρεύματα, και πολλαπλά σήματα μπορούν να συνυπάρχουν σε διαφορετικές συχνότητες χωρίς παρεμβολές, επιτρέποντας πολύ μεγαλύτερο εύρος ζώνης (bandwidth). «Για αυτούς τους λόγους», εξηγούν οι συγγραφείς, «το ίντερνετ υψηλής ταχύτητας είναι οπτικό».
Η μελέτη τους προτείνει συγκεκριμένα προσχέδια για υλοποιήσεις σε κλίμακα τσιπ, ανοίγοντας την πόρτα σε υλικό υπολογιστών υπερυψηλής ταχύτητας και ενεργειακής απόδοσης.
Συγκριτικός Πίνακας: Εγκέφαλος vs Νανολέιζερ
| Χαρακτηριστικό | Ανθρώπινος Εγκέφαλος | Δίκτυα Νανολέιζερ |
|---|---|---|
| Μονάδα Επεξεργασίας | Βιολογικοί Νευρώνες | Ημιαγώγιμα Νανολέιζερ |
| Φορέας Πληροφορίας | Ιόντα (Νάτριο/Κάλιο) | Φωτόνια (Φως) |
| Ταχύτητα Λειτουργίας | Milliseconds (ms) | Picoseconds (ps) – 100 εκατ. φορές ταχύτερα |
| Μέθοδος Συμπερασμού | Μπεϋζιανή Δειγματοληψία | Μπεϋζιανή Δειγματοληψία (Εξομοίωση) |
Διεπιστημονική συνεργασία
Το έργο προέκυψε από τη συνεργασία μεταξύ μιας ομάδας ερευνητών neuroAI στο Πανεπιστήμιο της Βέρνης και εμπειρογνωμόνων στη νευρομορφική φωτονική στην Thales Research & Technology στο Paris-Saclay.
«Μόλις μάθεις ότι τα λέιζερ μπορούν να εκπέμψουν παλμούς και γνωρίζεις ότι οι παλμοί μπορούν να χρησιμοποιηθούν για δειγματοληψία, η ιστορία σχεδόν γράφεται μόνη της», λένε οι συγγραφείς — αν και για να λειτουργήσει αυτό απαιτήθηκε μια εξαιρετικά διεπιστημονική ομάδα.
Η εργασία βασίζεται στη μακροχρόνια έρευνα της ομάδας στη δειγματοληψία βάσει παλμών και συμπληρώνει τις πρόσφατες εξελίξεις στην εκμάθηση ακριβούς χρονισμού παλμών σε νευρομορφικά τσιπ.
Μαζί, αυτά τα αποτελέσματα υπογραμμίζουν πώς οι γνώσεις από τη νευροεπιστήμη, τη φυσική και την επιστήμη των υπολογιστών — που προωθούνται από την ερευνητική υποδομή EBRAINS — μπορούν να συγκλίνουν για να εμπνεύσουν νέες μορφές τεχνητής νοημοσύνης.
Γιατί η “Φαντασία” των Μηχανών αλλάζει το μέλλον της AI
Η μετάβαση από την κλασική ψηφιακή επεξεργασία στη φωτονική νευρομορφική υπολογιστική δεν είναι απλώς μια αναβάθμιση ταχύτητας· είναι μια θεμελιώδης αλλαγή στον τρόπο που οι μηχανές αντιλαμβάνονται την αβεβαιότητα.
Μέχρι σήμερα, τα συστήματα AI προσπαθούν συχνά να δώσουν μία “σωστή” απάντηση με τεράστιο υπολογιστικό κόστος. Η προσέγγιση που περιγράφεται στην έρευνα εισάγει την έννοια της πιθανοκρατικής φαντασίας σε επίπεδο hardware.
Τι σημαίνει πρακτικά η «Δειγματοληψία»;
Σκεφτείτε ένα αυτόνομο όχημα που κινείται σε πυκνή ομίχλη. Οι σημερινοί αισθητήρες μπορεί να βλέπουν θόρυβο. Ένα κλασικό σύστημα θα προσπαθούσε να ταξινομήσει το εμπόδιο με βάση άκαμπτους κανόνες.
Ένα σύστημα βασισμένο σε Bayesian sampling με νανολέιζερ θα μπορούσε να παράγει χιλιάδες πιθανά σενάρια (“είναι πεζός”, “είναι κάδος”, “είναι σκιά”) μέσα σε nanoseconds, επιτρέποντας στο σύστημα λήψης αποφάσεων να επιλέξει την ασφαλέστερη αντίδραση βασισμένη στο πιο πιθανό σενάριο, όχι απαραίτητα στο μοναδικό “σωστό”.
Η Φωτονική Επανάσταση στο Edge AI
Η τεχνολογία αυτή λύνει δύο κρίσιμα προβλήματα για το λεγόμενο Edge AI (επεξεργασία στη συσκευή και όχι στο cloud):
- Κατανάλωση Ενέργειας: Η μεταφορά δεδομένων μέσω ηλεκτρονίων θερμαίνει τα κυκλώματα (ωμικές απώλειες). Τα φωτόνια δεν έχουν τέτοιες απώλειες μεταφοράς, επιτρέποντας πολύπλοκους υπολογισμούς με ελάχιστη κατανάλωση μπαταρίας.
- Latency (Καθυστέρηση): Η ταχύτητα του φωτός και η δυνατότητα παράλληλης επεξεργασίας μέσω διαφορετικών μηκών κύματος (χρωμάτων) σημαίνει ότι η επεξεργασία γίνεται σχεδόν ακαριαία.
Προκλήσεις και Επόμενα Βήματα
Παρόλο που η μελέτη προσφέρει τα “αρχιτεκτονικά σχέδια”, η μαζική παραγωγή τέτοιων τσιπ έχει δρόμο ακόμα. Η κύρια πρόκληση είναι η ολοκλήρωση (integration): πώς να χωρέσουν χιλιάδες νανολέιζερ σε ένα μικροσκοπικό τσιπ πυριτίου και να συνεργαστούν αρμονικά χωρίς να παρεμβάλλονται το ένα στο άλλο.
Ωστόσο, η βιομηχανία ημιαγωγών κινείται ήδη προς τη σιλικονική φωτονική (silicon photonics) για τα κέντρα δεδομένων, γεγονός που θα επιταχύνει την υιοθέτηση τέτοιων νευρομορφικών λύσεων.
Εν κατακλείδι, η μίμηση της βιολογικής δομής του εγκεφάλου με χρήση φωτός αντί για χημεία ή ηλεκτρισμό, ίσως είναι το κλειδί για να σπάσουμε το φράγμα του νόμου του Moore και να δημιουργήσουμε μηχανές που όχι μόνο υπολογίζουν, αλλά “διαισθάνονται” τον κόσμο γύρω τους.
