Массачусетс технология институтунун изилдөөчүлөрү жасалма интеллекттин зымсыз сигналдарды бир нече наносекундда тааный алган ылдамдаткычын иштеп чыгышты.

Заманбап дүйнөдө интернет аркылуу булут технологиясы (cloud computing), тележумуш өңдүү бири-бирине туташкан түзмөктөр көбөйгөн сайын, зымсыз байланыш жыштыгына болгон суроо-талап да кескин өсүп жатат. Бул болсо бардыгы үчүн чектелүү зымсыз чөйрөнү туура жана эффективдүү бөлүшүүнү барган сайын кыйындатууда.

Бул көйгөйдү чечүү үчүн инженерлер жасалма интеллектти (ЖИ) колдонуп келишет. Мындагы башкы максат – зымсыз чөйрөнү акылдуу жана динамикалуу башкаруу, ылдамдыкты арттырып, кечигүүнү азайтуу. Бирок аталган технологиялык көйгөй али сакталууда, себеби ЖИнин зымсыз сигналдарды классификациялоо жана иштетүү үчүн колдонулган ыкмаларынын басымдуу бөлүгү көп энергияны талап кылат жана реалдуу убакытта иштей албайт.

Эми АКШдагы Массачусетс технология институтунун (MIT) изилдөөчүлөрү ЖИнин зымсыз сигналдарга ылайыкташтырылган аппараттык ылдамдаткычынын жаңысын иштеп чыгышты.

Ал оптикалык процессор машиналык үйрөнүү эсептөөлөрүн жарыктын ылдамдыгында аткарып, зымсыз сигналдарды болгону бир нече наносекунд ичинде таанып, классификациялай алат.

Бул илимий-технологиялык жаңылык MITдин расмий интернет баракчасында 11-июнь күнү жарыяланды.

https://news.mit.edu/2025/photonic-processor-could-streamline-6g-wireless-signal-processing-0611 

MITдин маалымат-макаласында көргөзүлгөндөй, фотондук же оптикалык чип эң мыкты санарип альтернативага салыштырмалуу болжол менен 100 эсе ылдамыраак иштейт жана сигналдарды классификациялоодо 95 пайыз тактыкка жетет.

Бул жаңы аппараттык ылдамдаткыч масштабдуу жана ийкемдүү болгондуктан, жогорку өндүрүмдүүлүктү талап кылган түрдүү эсептөө тармактарында колдонулушу мүмкүн. Ошол эле учурда, ал ЖИнин санарип ылдамдаткычтарына караганда кичирээк, жеңил, арзан жана энергияны да үнөмдүү керектейт.

Бул түзмөк өзгөчө келечектеги 6G зымсыз технологияларында пайдалуу болушу мүмкүн. Мисалы, ал зымсыз чөйрөнүн шарттарына жараша модуляция форматын автоматтык түрдө өзгөртүп, маалымат ылдамдыгын оптималдаштырган когнитивдик же «акылдуу радиолордо» колдонулушу ыктымал.

 

Жарык ылдамдыгындагы иштетүү

 

Зымсыз сигналдарды иштетүү үчүн колдонулган эң алдыңкы санариптик ЖИ ылдамдаткычтары сигналды сүрөткө айлантып, аны терең үйрөнүү моделинен өткөрүү аркылуу классификациялашат.

Бул ыкма абдан так болгон менен, терең нейрон тармактардын эсептөөгө болгон чоң муктаждыгы аны убакытка сезимтал көптөгөн колдонмолор үчүн ылайыксыз кылат.

Оптикалык системалар маалыматты жарык аркылуу коддоо жана иштетүү менен терең нейрон тармактарды ылдамдата алат, мындан тышкары, бул санариптик эсептөөгө караганда энергияны аз сарптайт.

Бирок изилдөөчүлөр жалпы багыттагы оптикалык нейрон тармактарды сигналдарды иштетүү үчүн колдонгондо, алардын натыйжалуулугун максималдаштырууда жана оптикалык түзмөктүн масштабдуулугун камсыз кылууда кыйынчылыктарга туш болуп келишкен.

MITдин изилдөөчүлөрү бул маселени түздөн-түз чечүү аракетинде сигналдарды иштетүүгө атайын ылайыкталган оптикалык нейрон тармак архитектурасын иштеп чыгышып, аны көбөйтүүчү аналогдук жыштык – өзгөртүүчү оптикалык нейрон тармагы (MAFT-ONN) деп аташкан.

Алар өздөрүнүн архитектурасын симуляцияда сигналдарды классификациялоо боюнча сынап көрүшкөндө, оптикалык нейрон тармак бир эле аткарууда 85% тактыкка жеткен, ал эми бир нече өлчөө жолу менен бул тактык 99%дан жогору деңгээлге тез эле чыгат. Жаңы архитектура бул процессти толук аткаруу үчүн болгону 120 наносекунд талап кылган.

Заманбап санариптик радио жыштык түзмөктөрү машиналык үйрөнүү боюнча жыйынтык чыгарууну микросекунддар ичинде аткара алса, оптикалык системалар бул ишти наносекунд же болбосо пикосекунд деңгээлинде бүтүрө алышат.

Алдыда изилдөөчүлөр көбүрөөк эсептөөлөрдү жүргүзүп, MAFT-ONN системасын масштабдоо үчүн көп нускалуу эсептөө ыкмаларын (multiplexing схемаларын) колдонууну пландаштырууда.

“Биз макалада сунуштаган ишибиз реалдуу убакытта жана ЖИнин ишенимдүү божомолдору үчүн көптөгөн мүмкүнчүлүктөрдү ачышы ыктымал. Бул иш чоң таасир бере турган нерсенин башталышы”, – дейт MITдин Электр инженериясы жана компьютердик илимдер кафедрасынын профессору, Кванттык фотоника жана жасалма интеллект тобунун жана Электроника боюнча изилдөө лабораториясынын (RLE) башкы изилдөөчүсү жана макаланын улук автору Дирк Энглунд. Алардын изилдөөсү 11-июнда Science Advances илимий журналында жарыяланган.

 

Илимий терминдерге түшүндүрмө:

Оптикалык же фотондук процессор – маалыматты электрондордун ордуна фотондор (же жарык бөлүкчөлөрү) аркылуу өткөргөн чип. Жарыктын салмагы жок, ал ток сыяктуу материалды ысытпайт жана жогору ылдамдыкта кыймылдай алат. Жөнөкөй тил менен айтканда, жарык өткөргүчтөрдө электрондор сыяктуу тоскоолдуктарга туш болбойт. Оптикалык процессор өзгөчө генеративдүү ЖИ – моделдердин пайда болушу менен эсептөө кубаттуулугун жогорулатуу талаптары өсүп жаткан учурда дүйнө үчүн жаңы технологиялык баскычка айланышы мүмкүн.

6G (алтынчы муундагы технология) – учурдагы 5G технологиясынын ордун баса турган мобилдик байланыш тармагы. 6G 5Gге караганда жогорку маалымат ылдамдыгын, төмөнкү кармалууну (латенттүүлүк-бир чекиттен экинчи чекитке маалыматты жеткирүүгө керектелген) жана чоңураак өткөрүү мүмкүнчүлүгүн камсыз кылары күтүлүүдө. 6Gнин алгачкы коммерциялык колдонулушу 2030-жылдарга туура келери божомолдонууда. 6G жаңы технологиясына өтүү маалымат берүүнүн ылдамдыгын азыркы 5G стандартына салыштырмалуу 50 эсе жогорулатат деген эсептер бар. 

Нейрон тармактар – Машиналык үйрөнүүнүн адам мээсинин түзүлүшүн жана иштөө принциптерин негиз кылып алынган  бир түрү.

Машиналык үйрөнүү (ML) – бул жасалма интеллекттин бир бөлүгү, ал компьютерлерге атайын түрдө программаланбастан эле маалыматтардан өз алдынча үйрөнүүгө мүмкүнчүлүк берген технология. Ал маалыматтарды талдап, үлгүлөрдү таанып, ошого жараша чечимдерди же болжолдоолорду жасайт.

Зымсыз сигналдарды классификациялоо – аларды ар кандай өзгөчөлүктөрүнө жараша, мисалы, модуляция түрү, жыштык же жыштык тилкеси боюнча бөлүү процесси. Бул процесс зымсыз тармактарды аныктоо, сигналдарды табуу жана тоскоолдуктарды азайтуу сыяктуу колдонмолор үчүн абдан маанилүү. Зымсыз сигнал – бул маалыматты физикалык кабелдерсиз же зымдарсыз берүү үчүн колдонулган электромагниттик толкундун бир түрү. Бул сигналдар, көбүнчө радиотолкундар, түзмөктөрдүн ортосунда маалыматты ташып, зымсыз байланыш мүмкүнчүлүгүн камсыздайт.

Когнитивдик радио (CR) – радиожыштык чөйрөсүн натыйжалуураак пайдаланууга мүмкүндүк берген заманбап байланыш технологиясы. Бул технология менен түзмөктөр зымсыз чөйрөдө бош каналдарды автоматтык түрдө аныктап, өткөрүп берүү параметрлерин ылайыкташтыра алышат. Мисалы когнитивдик радио уюлдук операторлорго жана Wi-Fi тармактарына жеткиликтүү чөйрөнү акылдуу пайдаланууга жардам берет, бул байланыштын сапатын жогорулатат жана жыштыкка болгон муктаждыкты азайтат.

Наносекунд – компьютер маалыматты иштеткен ылдамдыкты сүрөттөө үчүн колдонулуучу, бир секунддун миллиарддан бир бөлүгүнө барабар болгон өлчөм.Бир наносекундда 1000 пикосекунд бар.

 

Шилтемелер:

 

1. Жаңылык Массачусетс технология институтунун https://news.mit.edu/  баракчасындагы маалыматка негизделип жазылды.
2. Илимий жаңылыкка негиз болгон изилдөө Science Advances журналында https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adt3558  жарыяланган.
3. Сүрөт unplash.com сайтынан алынды, автору Milad Fakurian.
4. Илимий терминдерге түшүндүрмөнү Эл Илим коомдук фонду даярдады.