Phát Triển Thành Công Mạng Lưới Thần Kinh Nhân Tạo Bằng Quang Tử Silicon Đầu Tiên

Trong thế giới công nghệ hiện nay, mạng lưới thần kinh nhân tạo đang xu hướng cuốn hút cả thế giới điện toán. Chúng đã được dùng để tạo ra những máy tính có khả năng học được vô số những kỹ năng, mà vốn chỉ dành riêng cho con người, chẳng hạn như nhận diện đối tượng, khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, máy dịch. Ngày càng có nhiều kỹ năng đang trở thành công việc của máy móc.

Vì vậy, giới khoa học đang rất quan tâm đến việc tạo ra các mạng lưới thần kinh với sức mạnh lớn hơn, để có thể đẩy những giới hạn về trí tuệ nhân tạo đi xa hơn. Trọng tâm là tạo ra các mạch điện hoạt động giống như các tế bào thần kinh, còn được gọi là các chip neuromorphic (chip mô phỏng não người).

Hạ tuần tháng 11/2016, nhà nghiên cứu Alexander Tait và các đồng nghiệp tại Đại học Princeton ở New Jersey, Mỹ, đã tạo ra một con chip neuromorphic tích hợp quang tử silicon (integrated silicon photonic neuromorphic chip), có tốc độ tính toán siêu nhanh.

Điện toán quang học từ lâu đã là một giấc mơ vĩ đại của ngành khoa học máy tính. Các lượng tử ánh sáng có băng thông nhiều hơn đáng kể so với các electron (các điện tử) nên có thể xử lý nhiều dữ liệu hơn và nhanh hơn. Tuy nhiên, những ưu điểm của các hệ thống xử lý dữ liệu quang học cũng không thể đủ bù đắp những chi phí tăng thêm khi làm ra chúng. Do đó chúng chưa bao giờ được chấp nhận rộng rãi.

Vấn đề dường như đã bắt đầu thay đổi trong một số lĩnh vực của điện toán, chẳng hạn xử lý tín hiệu analog, việc luôn đòi hỏi tốc độ xử lý đặc biệt nhanh mà chỉ có các chip quang tử mới có khả năng đáp ứng. Hơn nữa, các mạng lưới thần kinh đang mở ra một cơ hội mới cho các chip quang tử.

Nhóm nghiên cứu cho biết: “Những mạng lưới thần kinh bằng chip quang tử tận dụng các nền tảng chip silicon quang tử, để có thể truy cập vào những khả năng mới của việc xử lý thông tin siêu nhanh cho radio, tín hiệu điều khiển, và các tính toán khoa học.”

Thách thức lớn nhất cần phải vượt qua là sản xuất được một thiết bị quang học, trong đó mỗi điểm nút đều có cùng các đặc điểm phản ứng như một tế bào thần kinh. Các điểm nút có hình dạng như các ống dẫn sóng trong một lớp chất nền bằng silicon, nơi ánh sáng lưu thông trong đó. Khi phát ra ánh sáng và điều chỉnh đầu ra của tia laser để hoạt động tại một ngưỡng nhất định, một trạng thái mà mỗi thay đổi nhỏ ở ánh sáng đến đều sẽ tạo ra các tác động đáng kể đến đầu ra của tia laser.

Đặc biệt, mỗi điểm nút trong hệ thống hoạt động ở một bước sóng ánh sáng cụ thể - một kỹ thuật còn được biết đến như ghép kênh phân chia sóng. Ánh sáng từ tất cả các điểm nút có thể được ghép lại bằng bộ tách sóng công suất tổng cộng, trước khi nạp vào các máy phát laser. Tia laser đầu ra sẽ được nạp trở lại vào các điểm nút để tạo ra một mạch hồi tiếp (feedback circuit) với đặc điểm phi tuyến tính.

Nghi vấn quan trọng của hệ thống phi tuyến tính là, nó có thể bắt chước hành vi thần kinh chính xác như thế nào? Nhóm nghiên cứu đã đo lường các kết quả đầu ra và nhận thấy nó tương đương về mặt toán học đối với một thiết bị như một mạng lưới thần kinh tái phát liên tục về thời gian (CTRNN - continuous-time recurrent neural network).

“Kết quả cho thấy rằng những công cụ lập trình cho các CTRNN có thể được áp dụng cho các mạng lưới thần kinh quang tử tích hợp silicon rộng lớn hơn.” Đây là một kết quả quan trọng, vì nó có nghĩa là, thiết bị mới có thể ngay lập tức khai thác những khả năng lập trình trên một phạm vi rộng lớn, đã được các loại mạng lưới thần kinh thu thập trong thời gian dài.

Hệ thống được chứng minh khả năng bằng cách sử dụng một mạng lưới chứa 49 điểm nút quang tử. Mạng lưới thần kinh quang tử được sử dụng để giải quyết vấn đề toán học khi tính toán một loại phương trình vi phân nhất định và so sánh kết quả với bộ xử lý trung tâm thông thường.

Kết quả cho thấy mạng lưới thần kinh quang tử có thể thực hiện rất nhanh. tăng tốc độ xử lý lên gấp 1,960 lần đối với tác vụ. Việc tốc độ tăng cao một cách đáng kinh ngạc đã mở ra cánh cửa cho một ngành công nghiệp hoàn toàn mới, có thể đưa điện toán quang học trở thành một xu hướng phổ biến.

Nhóm nghiên cứu chia sẻ: “Các mạng lưới thần kinh bằng quang tử silicon có thể đại diện cho những đột phá đầu tiên vào một tầng lớp rộng lớn hơn của những hệ thống quang tử silicon có thể mở rộng khả năng xử lý thông tin.”

Hồi đầu năm 2016, Yichen Shen tại trường MIT cùng các đồng nghiệp đã đề xuất kiến trúc cho một hệ thống mạng lưới thần kinh đầy đủ và trình diễn các yếu tố của nó bằng cách sử dụng một bộ xử lý nanophotonic có thể lập trình được.