Kako sve veći broj povezanih uređaja zahtijeva sve veću propusnost za zadatke poput rada na daljinu i obrade podataka u oblaku, upravljanje ograničenim bežičnim spektrom postaje izrazito izazovno. U takvom okruženju, suvremene tehnologije traže inovativne načine za dinamičko upravljanje dostupnim spektrom, uz smanjenje kašnjenja i povećanje performansi mreža.

Umjetna inteligencija i izazovi u bežičnoj komunikaciji

Primjena umjetne inteligencije u klasifikaciji i obradi bežičnih signala već je uvelike prisutna, no većina postojećih AI sustava zahtijeva znatnu potrošnju energije i ne može raditi u stvarnom vremenu, što je ključni nedostatak za aplikacije koje zahtijevaju trenutnu reakciju. Upravo tu dolazi do izražaja inovacija koju su razvili znanstvenici s MIT-a, predstavivši novu optičku procesorsku jedinicu za ubrzavanje AI izračuna u obradi bežičnih signala.

Optički procesor – računanje brzinom svjetlosti

Ovaj revolucionarni fotonički procesor izvodi duboko učenje koristeći optičku neuralnu mrežu posebno dizajniranu za signalnu obradu. Za razliku od digitalnih alternativa koje koriste električne impulse, optički čip koristi svjetlosne signale za obradu podataka, čime postiže brzine obrade koje su stotinu puta veće od najboljih digitalnih procesora.

Upravo ta brzina omogućuje klasifikaciju bežičnih signala u nanosekundama, čime se omogućuje obrada u gotovo stvarnom vremenu. Istovremeno, ovaj uređaj postiže visoku točnost klasifikacije signala, oko 95 posto, što ga čini izuzetno pouzdanim za različite primjene.

Primjena u 6G mrežama i šire

Kako se pripremamo za nadolazeće 6G mreže, koje će donijeti još veće zahtjeve za brzinu i kapacitet, ovaj optički procesor mogao bi igrati ključnu ulogu. Primjerice, u kognitivnim radio sustavima koji automatski prilagođavaju formate modulacije prema uvjetima okoline, ovaj procesor omogućava brzu i učinkovitu analizu signala bez zastoja.

Osim telekomunikacija, prednosti ove tehnologije sežu i u druge visoko zahtjevne primjene: autonomna vozila mogu u djeliću sekunde analizirati okruženje i donositi odluke, a pametni pacemakeri mogu kontinuirano pratiti stanje srca pacijenta s iznimnom preciznošću i brzinom.

Tehnološki iskorak – MAFT-ONN arhitektura

Ključ uspjeha ovog procesora leži u njegovoj arhitekturi nazvanoj multiplicativni analogni frekvencijski transformacijski optički neuronski mrežni sustav (MAFT-ONN). Za razliku od tradicionalnih optičkih neuronskih mreža koje zahtijevaju veliki broj zasebnih optičkih uređaja za svaki "neuron", MAFT-ONN integrira cijelu neuronsku mrežu u jedan uređaj po sloju.

Ova tehnologija obrađuje sve linearne i nelinearne operacije unutar frekvencijskog domena, što omogućava obradu signala prije nego što se digitalno pretvore, značajno povećavajući brzinu i učinkovitost. Primjenom tehnike fotoelektričnog množenja, sustav postiže vrhunsku učinkovitost i lako se skalira dodavanjem slojeva bez dodatnog hardverskog opterećenja.

Rezultati ispod jedne mikrosekunde

Testiranja su pokazala da MAFT-ONN može klasificirati bežične signale s točnošću od 85 posto pri jednoj brzinskoj analizi, a dodatnim mjerenjima točnost se može povećati do čak 99 posto. Sve to u vremenu kraćem od 120 nanosekundi, što je red veličine brže od najmodernijih digitalnih radijskih frekvencijskih uređaja koji rade u mikrosekundama.

Ova iznimna brzina omogućava korisnicima da u stvarnom vremenu povećaju točnost klasifikacije bez značajnog gubitka na brzini obrade, što je ključno za primjene gdje je svaki trenutak važan.

Širenje mogućnosti i budući razvoj

Znanstvenici planiraju dodatno razvijati ovu tehnologiju kroz uvođenje višestrukih multiplexing shema koje će dodatno povećati računalnu moć i omogućiti skalabilnost. Cilj je integrirati složenije duboke neuronske mreže, uključujući modele transformera i velike jezične modele (LLM), što bi proširilo primjenu na mnoga područja umjetne inteligencije.

Financiranje i suradnja

Ovaj inovativni projekt financijski podupiru brojne važne institucije, uključujući Američku vojnu istraživačku laboratoriju, Zrakoplovne snage SAD-a, MIT Lincoln Laboratory, japansku kompaniju Nippon Telegraph and Telephone, kao i Nacionalnu znanstvenu zakladu.

Razvoj optičkih neuronskih mreža za brzu i učinkovitu obradu bežičnih signala predstavlja važan korak prema budućim tehnologijama koje će omogućiti pametnije, brže i energetski učinkovitije mreže i uređaje, oblikujući time novi tehnološki pejzaž s potencijalom da revolucionira industrije od telekomunikacija do zdravstva i autonomne vožnje.

Izvor: Massachusetts Institute of Technology