Klingt ein wenig auffällig, aber das Team und die Technologie des Unternehmens sind real: Nick Harris, der Geschäftsführer von Lightmatter, schrieb in einem MIT-Paper über photonische Chips und veröffentlichte eine Reihe von Artikeln über die Photonic-Computing-Architektur Machbarkeit.
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Wie bei den meisten Rechenoperationen basieren KI und maschinelles Lernen grundsätzlich auf einer großen Anzahl von Berechnungen, wobei gewöhnliche Computer einfache Berechnungen durchführen können, aber für komplexe Probleme müssen sie zerlegt und zerlegt werden. Das Problem, das bei AI-Anwendungen häufig auftritt, ist, dass die entscheidende Frage ist, wie man AI dazu bringt, große Datenmengen schnell zu verarbeiten.
Da die Nachfrage nach Produkten für künstliche Intelligenz weiter steigt, fordern die Menschen immer mehr Computer, aber es ist klar, dass der derzeitige Computerchip an seine Grenzen stößt. "Einer der definierenden Niederlagen des Mooreschen Gesetzes ist, dass Unternehmen wie Intel sind Investieren Sie stark in Dinge wie das Quantum Computing, investieren Sie in die Entwicklung, solange es kein traditionelles Computing ist ", sagte Harris in einem Interview." Nun ist es eine gute Zeit, nach anderen Computerarchitekturen zu suchen. "
Der photonische Chip des Unternehmens löst plötzlich auftretende Probleme, indem er Licht durch ein winziges konfigurierbares Objektiv und einen Sensor lässt und kleine Änderungen in der Phase oder im Lichtpfad nur dann erzeugt und verfolgt, wenn Licht von einem Ende des Chips zum anderen gelangt Die Lösung kann in extremen Zeiten erzeugt werden, was nicht nur eine schnelle Rückmeldung der Berechnungsergebnisse bedeutet, sondern auch die Energie, die benötigt wird, um einen sehr kleinen Teil des herkömmlichen Chips zu verbrauchen.
‚Viele tiefe Lernen auf diesem Lauf abhängig sind, und unsere Chip die Geschwindigkeit erheblich verbessern kann‘, erklärt Harris, ‚Dies ist eine Spezial-optische Computer auf spezielle Probleme in der Zeit scheinen kann. der erste photonischen Chip kann diese Aufgabe mit genauer und skalierbaren Art und Weise erreichen. '
‚Geschwindigkeit, Leistung und Latenz haben uns auf die theoretische Möglichkeit sehr nahe‘, sagte Harris. Mit anderen Worten, können Sie das Licht schneller nicht gehen lassen, aber ähnlich mit dem traditionellen Computer, können Sie das Chip-Layout setzen intensiver zu sein, so, dass sie parallel arbeiten, oder dergleichen, um die Leistung des Sensors zu verbessern.
Das Unternehmen kündigte vor kurzem eine Series-A-Finanzierungsrunde in Höhe von 11 Millionen US-Dollar an, die von Matrix und Spark geleitet wird, einem neuen Fonds, der Teams helfen wird, Technologie von der Prototyp-Ebene auf echte Produkte anzuwenden.
"Dies ist kein wissenschaftliches Projekt", sagte Stan Reiss von Matrix. "Dies ist die erste Anwendung des optischen Rechnens in einer kontrollierten Art und Weise."
Er wies auch darauf hin, dass die Wettbewerber zu sehr auf die Verbesserung der Leistung von semi-spezialisierter Hardware fokussiert sind, wie zum Beispiel die Entwicklung von speziellen KI-Motherboards, aber letztendlich können sie die Grenzen herkömmlicher Computer nicht überschreiten.
"Jeder kann diesen Chip entwickeln, aber das Problem ist, dass solche Chips auch einem großen Konkurrenzdruck ausgesetzt sind, während Lightmatter dieses Unternehmen völlig anders ist." Und Photonenchips sind erst seit kurzem möglich. Die Investitionen in Grundlagenforschung und Infrastruktur für die Entwicklung photonischer Chips haben sich in den letzten zehn Jahren ausgezahlt, und jetzt ist die Technologie reif genug, um vom Labor auf den Markt zu gelangen. "Harris sagte:" AI steckt noch in den Kinderschuhen. In der Zukunft sind neue Technologien von grundlegender Bedeutung. Bei Lightmatter nutzen wir die Photonik, um die Leistungsfähigkeit von elektronischen Computern zu verbessern, um radikal genug neue Computer zu entwickeln, die die nächste Generation künstlicher Intelligenz voranbringen. "