Optik bilgi işlem, Intel ve IBM gibi yeni bir bilgi işlem yöntemi getirmek için pratik bir yaklaşım arayan birçok girişimin ve teknoloji şirketinin araştırma konusu olmuştur. Bununla birlikte, en yenilikçi çözümler genellikle yeni kurulan şirketlerden tarafından keşfediliyor.
EETimes‘ın raporuna göre optik bilgi işlem startup’ı Lightelligence, en zorlu matematik problemlerinden bazılarını hesaplama konusunda normal GPU’lardan 100 kat daha iyi performans gösteren bir işlemci geliştirdi. Raporun gösterdiği gibi, Lightelligence’ın Fotonik Aritmetik Hesaplama Motoru (PACE), NVIDIA’nın GeForce RTX 3080’i gibi normal GPU’lardan NP-complete sınıfında neredeyse 100 kat daha iyi performans göstermeyi başarmış.
Tüm bunlar bir devreye entegre edilmiş ve 1 GHz frekansında çalışan 12.000 optik cihaz kullanılarak gerçekleştirildi. PACE, amaca yönelik olarak Toshiba’nın FPGA’lara dayalı simüle edilmiş makinesiyle kıyaslandı. Ising matematiksel hesaplamasını 25 kata kadar iyileştirmek için tasarlanan sistemle kıyaslandığında PACE daha iyi performans gösteriyor. Bu çip, hesaplama için Mach-Zehnder İnterferometrenin (MZI) standart silikon fotonik entegrasyonunu kullanmakta.
Lightelligence’ın bu yaklaşımı yapay zeka ile kıyaslandığında, yalnızca çok sayıda sorun kümesi söz konusu olduğunda fayda sağlıyor. Ising gibi hesaplama açısından pahalı olan bu matematiksel problem sınıfları genellikle malzeme bilimi, termodinamik, biyoinformatik, kriptografi, devre tasarımı, güç şebekesi optimizasyonu ve çok daha fazla alanda kullanılıyor.
