Новый чип от MIT: 6G на скорости света – будущее уже здесь?

Трафик данных растет с невероятной скоростью, а вместе с ним и наши потребности в вычислительных мощностях. Закон Мура, описывающий рост производительности процессоров, замедляется, и инженерам приходится искать новые пути для развития сетей будущего, таких как 6G.

И вот решение: команда из MIT (Массачусетский технологический институт) разработала новый чип с искусственным интеллектом, созданный специально для обработки беспроводных сигналов. Их разработка, получившая название MAFT-ONN, работает полностью в аналоговом режиме, обрабатывая радиочастотные (RF) сигналы напрямую.

В лабораторных испытаниях чип показал впечатляющие результаты: он классифицировал модуляцию сигналов с точностью до 95%. Кроме того, он выполнил почти четыре миллиона аналоговых операций умножения-накопления для распознавания рукописных цифр из базы данных MNIST (набор данных, содержащий изображения рукописных цифр).

Как решить проблему масштабирования?

Обычно оптические нейронные сети сталкиваются с проблемами при масштабировании, требуя большого количества дополнительного оборудования. MAFT-ONN обходит это ограничение, преобразуя сигналы в частотную область до их оцифровки. Каждый слой использует один оптический процессор для выполнения как простых (линейных), так и сложных (нелинейных) математических операций. "Мы можем разместить 10 000 нейронов на одном устройстве и выполнить необходимые вычисления за один проход", – объясняет Рональд Дэвис III, PhD ’24.

В чем преимущества аналоговой обработки?

Переводя данные в аналоговую форму, MAFT-ONN работает на скоростях, близких к пределу пропускной способности Шеннона (это максимальный объем информации, который можно передать по каналу связи). Благодаря этому, он в сотни раз быстрее обычных RF-приемников. За один проход, занимающий всего 120 наносекунд, он достиг 85-процентной точности. А проведя несколько дополнительных измерений, можно поднять точность выше 99%. "Чем дольше вы измеряете, тем выше точность. MAFT-ONN вычисляет выводы за наносекунды, поэтому вы не теряете много скорости, чтобы получить большую точность", – добавляет Дэвис.

По сравнению с цифровыми чипами с искусственным интеллектом, этот фотонный процессор (работающий на основе света) примерно в 100 раз быстрее и потребляет значительно меньше энергии. Он также меньше по размеру, легче и дешевле в производстве. Это делает его идеальным решением для устройств, работающих на границе сети, таких как когнитивные радиостанции, которые настраивают свои форматы модуляции в режиме реального времени для повышения скорости передачи данных и снижения помех.

Где это можно применить?

"Существует множество применений, которые станут возможными благодаря пограничным устройствам, способным анализировать беспроводные сигналы. Разработка, представленная в нашей статье, открывает множество возможностей для обработки данных с помощью ИИ в реальном времени. Эта работа – начало чего-то действительно значительного", – говорит Дирк Энглунд, профессор электротехники и компьютерных наук в MIT и один из авторов статьи, опубликованной в журнале Science Advances.

Развитие глубокого обучения на скорости света может помочь не только в беспроводной связи. Это может позволить самоуправляемым автомобилям реагировать мгновенно или дать возможность умным кардиостимуляторам постоянно следить за состоянием сердца. В будущем команда планирует добавить схемы мультиплексирования, чтобы еще больше повысить вычислительную мощность, и адаптировать дизайн для более крупных моделей ИИ, таких как трансформеры и большие языковые модели.

Эта статья была создана с некоторой помощью AI и проверена редактором. В соответствии с Разделом 107 Закона об авторском праве 1976 года, этот материал используется в целях новостного репортажа. Добросовестное использование — это использование, разрешенное законом об авторском праве, которое в противном случае могло бы нарушить авторские права.

Мнение редакции MSReview: Разработка MIT представляет собой значительный прорыв в области обработки сигналов для 6G и AI. Переход к аналоговой обработке на скорости света обещает не только повышение скорости и снижение энергопотребления, но и открывает новые горизонты для применения AI в реальном времени в различных областях, от беспроводной связи до автономного транспорта и медицины.