Il semble un peu pompeux? Mais l'équipe de l'entreprise et la technologie est vraiment la vraie affaire. Nick Harris, directeur général de Lightmatter a écrit sur un papier à puce photonique au MIT et a publié de nombreux articles pour découvrir l'architecture informatique photonique faisabilité.
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Comme la plupart des opérations de calcul, l'IA et l'apprentissage automatique reposent fondamentalement sur un grand nombre de calculs: les ordinateurs ordinaires peuvent effectuer des calculs simples, mais pour des problèmes complexes, ils doivent être désassemblés et décomposés, chacun cassé. Le problème, qui est courant dans les applications IA, est que la question la plus cruciale est de savoir comment permettre à l'IA de gérer rapidement de grands ensembles de données.
Comme la demande pour les produits d'intelligence artificielle continue d'augmenter, les gens exigent de plus en plus d'informatique, mais il est clair que la puce informatique actuelle a atteint sa limite. "L'une des conséquences de la loi de Moore est que des sociétés comme Intel sont Investir massivement dans des choses comme l'informatique quantique, investir dans le développement tant que ce n'est pas l'informatique traditionnelle ", a déclaré M. Harris dans une interview." Il est donc temps de chercher d'autres architectures informatiques. "
La puce photonique de l'entreprise résout tout problème soudain en laissant passer la lumière à travers une minuscule lentille et capteur configurable, et en créant et en suivant de petits changements dans la phase ou le trajet de la lumière, seulement quand la lumière passe d'une extrémité à l'autre La solution peut être générée dans des temps extrêmes, ce qui signifie non seulement une rétroaction rapide des résultats de calcul, mais aussi l'énergie nécessaire pour consommer une très petite partie de la puce traditionnelle.
«Une grande partie de l'apprentissage en profondeur repose sur cette course particulière, et notre puce peut grandement augmenter cette vitesse», explique Harris. «C'est un ordinateur optique spécial qui peut briller sur des problèmes particuliers. La première puce photonique peut accomplir cette tâche de manière précise et évolutive.
«Nous sommes très proches des possibilités théoriques en termes de vitesse, de consommation d'énergie et de latence», explique Harris, ce qui signifie que la lumière ne peut pas fonctionner plus vite, mais vous pouvez placer les puces dans un endroit beaucoup plus dense. Laissez-les travailler en parallèle, ou, améliorer les performances du capteur et plus encore.
La société a récemment annoncé un financement de série A de 11 millions de dollars dirigé par Matrix et Spark, un nouveau fonds qui aidera les équipes à appliquer la technologie du niveau prototype à des produits réels.
"Ce n'est pas un projet scientifique", a déclaré Stan Reiss de Matrix, "Ceci est la première application de l'informatique optique d'une manière contrôlée."
Il a également souligné que les concurrents sont trop concentrés sur l'amélioration de la performance du matériel semi-spécialisé, comme le développement de cartes mères AI spéciales, mais ils ne peuvent finalement pas dépasser les limites des ordinateurs traditionnels.
"Tout le monde peut développer cette puce, mais le problème est que ces puces font également face à une forte pression concurrentielle, alors que Lightmatter est complètement différente." Et les puces à photons ne sont devenues possibles que récemment. L'investissement dans la recherche fondamentale et l'infrastructure pour construire des puces photoniques a porté ses fruits au cours des dix dernières années, et maintenant la technologie est assez mature pour passer du laboratoire au marché. "Harris a déclaré:" AI est encore à ses balbutiements, Pour aller de l'avant, les nouvelles technologies sont essentielles: chez Lightmatter, nous utilisons la photonique pour améliorer la performance des ordinateurs électroniques afin de faire évoluer radicalement de nouveaux ordinateurs suffisamment puissants pour faire progresser la prochaine génération d'intelligence artificielle.