Parece um pouco chamativo, mas o time e a tecnologia da empresa são reais: Nick Harris, o executivo-chefe da Lightmatter, escreveu sobre chips fotônicos em um artigo do MIT e publicou uma série de artigos sobre arquitetura de computação fotônica Viabilidade.
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Como a maioria das operações computacionais, a AI e a aprendizagem por máquinas são fundamentalmente baseadas em computação em um grande número de cálculos. Os computadores comuns podem fazer cálculos simples, mas para problemas complexos, eles precisam ser desmontados e quebrados, cada um quebrado. O problema, que é comum nas aplicações de AI, é que a questão mais crucial é como fazer com que a AI manipule rapidamente grandes conjuntos de dados.
À medida que a demanda por produtos de inteligência artificial continua a aumentar, as pessoas estão exigindo mais e mais computação, mas é claro que o chip de computador atual atingiu seu limite. "Um dos desaparecimentos da lei de Moore é que empresas como a Intel são Investir fortemente em coisas como a computação quântica, investir no desenvolvimento, desde que não seja computação tradicional ", disse Harris em uma entrevista." Então, agora é um ótimo momento para procurar outras arquiteturas de computação ".
O chip fotônico da empresa resolve um problema súbito ao permitir que a luz passe através de uma pequena lente e sensor configuráveis e criando e rastreando pequenas mudanças na fase ou caminho da luz, somente quando a luz vai de uma extremidade do chip para o outro A solução pode ser gerada em tempos extremos, o que significa não apenas um feedback rápido dos resultados do cálculo, mas também a energia necessária para consumir uma parte muito pequena do chip tradicional.
"Um monte de aprendizado profundo depende dessa corrida particular, e nosso chip pode aumentar consideravelmente essa velocidade", explica Harris. "Este é um computador ótico de propósito especial que pode iluminar questões especiais. O primeiro chip fotônico pode realizar esta tarefa de forma precisa e escalável. '
"Estamos muito perto das possibilidades teóricas em termos de velocidade, consumo de energia e latência", diz Harris, o que significa que você não consegue que a luz funcione mais rápido, mas você pode colocar as fichas em um lugar muito mais denso, como um computador tradicional, Deixe-os trabalhar em paralelo, ou, melhorar o desempenho do sensor e muito mais.
A empresa anunciou recentemente uma rodada de financiamento da série A de US $ 11 milhões liderada pela Matrix e Spark, um novo fundo que ajudará as equipes a aplicar a tecnologia do nível do protótipo a produtos reais.
"Este não é um projeto de ciência", disse Stan Reiss da Matrix, "Esta é a primeira aplicação da computação óptica de maneira controlada".
Ele também apontou que os competidores estão muito rígidamente focados em melhorar o desempenho do hardware semi-especializado, como o desenvolvimento de placas-mãe especiais da IA, mas, eventualmente, não podem ultrapassar as limitações dos computadores tradicionais.
"Qualquer um pode desenvolver este chip, mas o problema é que esses chips também estão enfrentando uma grande pressão competitiva, enquanto a Lightmatter é completamente diferente." E os chips de fótons só recentemente se tornaram possíveis. Ao longo da última década, o investimento em pesquisa básica e infra-estrutura para construir chips fotônicos finalmente valeu a pena, e agora a tecnologia está madura o suficiente para passar do laboratório para o mercado. "Harris disse:" AI ainda está em sua infância, Avançando, as novas tecnologias são essenciais. Na Lightmatter, estamos usando a fotônica para melhorar o desempenho dos computadores eletrônicos para evoluir radicalmente novos computadores novos poderosos para avançar a próxima geração de inteligência artificial ".