Các kỹ sư tại Đại học Penn đã phát triển con chip lập trình đầu tiên trên thế giới có khả năng huấn luyện mạng nơ-ron phi tuyến tính bằng ánh sáng — một bước đột phá lớn có thể đẩy nhanh quá trình huấn luyện trí tuệ nhân tạo (AI), giảm mức tiêu thụ năng lượng và mở ra khả năng xây dựng hệ thống máy tính hoàn toàn vận hành bằng ánh sáng.
Không giống như các con chip AI thông thường sử dụng điện, chip mới này là chip quang tử — nghĩa là nó thực hiện các phép tính bằng chùm ánh sáng. Nghiên cứu được công bố trên Nature Photonics cho thấy cách con chip điều khiển ánh sáng để thực hiện các phép toán phi tuyến phức tạp, vốn rất cần thiết cho AI hiện đại.
“Các hàm phi tuyến là yếu tố then chốt trong việc huấn luyện mạng nơ-ron sâu,” giáo sư Liang Feng, chuyên ngành Khoa học Vật liệu và Kỹ thuật Hệ thống & Điện, tác giả chính của nghiên cứu, cho biết. “Mục tiêu của chúng tôi là hiện thực hóa điều này bằng công nghệ quang tử lần đầu tiên.”
Mảnh ghép còn thiếu trong AI quang tử
Hầu hết các hệ thống AI hiện nay đều dựa vào mạng nơ-ron — phần mềm mô phỏng mô thần kinh sinh học. Tương tự như cách các nơ-ron kết nối trong sinh học để tạo ra tư duy, mạng nơ-ron kết nối các lớp đơn vị đơn giản (gọi là “nút”), cho phép AI xử lý các tác vụ phức tạp.
Trong cả hệ thống nhân tạo và sinh học, các nút này chỉ “kích hoạt” khi một ngưỡng nhất định được đạt tới — một quá trình phi tuyến, nơi những thay đổi nhỏ ở đầu vào có thể tạo ra thay đổi lớn và phức tạp ở đầu ra.
Nếu không có tính phi tuyến, việc thêm các lớp mạng trở nên vô nghĩa: hệ thống chỉ còn là một phép cộng tuyến tính đơn giản, không mang lại khả năng học thực sự.
Nhiều nhóm nghiên cứu — bao gồm cả nhóm của Penn Engineering — đã phát triển chip quang có thể xử lý các phép toán tuyến tính. Nhưng chưa ai giải được bài toán biểu diễn các hàm phi tuyến chỉ bằng ánh sáng — cho đến bây giờ.
“Nếu không có hàm phi tuyến, chip quang không thể huấn luyện mạng sâu hoặc thực hiện các tác vụ thông minh thực sự,” Tianwei Wu, nghiên cứu sinh sau tiến sĩ tại Kỹ thuật Điện & Hệ thống, tác giả của bài báo, cho biết.
Biến đổi ánh sáng bằng ánh sáng
Bước đột phá của nhóm bắt đầu từ một loại vật liệu bán dẫn đặc biệt có phản ứng với ánh sáng. Khi một chùm ánh sáng “tín hiệu” (mang dữ liệu đầu vào) đi qua vật liệu, một chùm ánh sáng “bơm” thứ hai chiếu từ trên xuống để điều chỉnh cách vật liệu phản ứng.
Bằng cách thay đổi hình dạng và cường độ của chùm bơm, nhóm nghiên cứu có thể kiểm soát ánh sáng tín hiệu được hấp thụ, truyền qua hoặc khuếch đại ra sao — tùy thuộc vào cường độ và tính chất vật liệu. Quá trình này giống như “lập trình” con chip để thực hiện các hàm phi tuyến khác nhau.
“Chúng tôi không thay đổi cấu trúc chip,” Feng nói. “Chúng tôi dùng chính ánh sáng để tạo ra các mẫu bên trong vật liệu, từ đó định hình lại cách ánh sáng di chuyển trong đó.”
Kết quả là một hệ thống có thể lập trình lại, có thể biểu diễn nhiều hàm toán học khác nhau dựa trên mẫu ánh sáng bơm. Nhờ tính linh hoạt đó, chip có thể học theo thời gian thực, điều chỉnh hành vi dựa trên phản hồi đầu ra.
Huấn luyện với tốc độ ánh sáng
Để kiểm nghiệm tiềm năng, nhóm nghiên cứu đã dùng chip để giải các bài toán AI tiêu chuẩn. Chip đạt độ chính xác trên 97% trong một bài toán ranh giới phi tuyến đơn giản, và trên 96% với bộ dữ liệu Iris — một tiêu chuẩn trong học máy.
Trong cả hai trường hợp, chip quang đạt hiệu suất ngang bằng hoặc vượt trội so với mạng nơ-ron kỹ thuật số truyền thống, nhưng cần ít phép tính hơn và không cần đến các linh kiện điện tử tiêu tốn điện năng.
Một kết quả nổi bật là: chỉ với bốn kết nối quang phi tuyến trên chip đã tương đương với 20 kết nối điện tử tuyến tính kết hợp hàm kích hoạt phi tuyến cố định trong mô hình truyền thống. Hiệu quả này cho thấy tiềm năng to lớn khi kiến trúc được mở rộng.
Khác với các hệ thống quang tử trước đây vốn được cố định sau khi chế tạo, chip của Penn giống như một tấm vải trắng. Ánh sáng bơm đóng vai trò như cây cọ, vẽ ra các hướng dẫn lập trình có thể thay đổi bên trong vật liệu.
“Đây là minh chứng thực sự cho máy tính quang tử có thể lập trình ngoài thực địa,” Feng nói. “Nó là một bước tiến tới tương lai nơi chúng ta có thể huấn luyện AI với tốc độ ánh sáng.”
Hướng phát triển tương lai
Dù hiện tại nhóm tập trung vào các hàm đa thức — một họ hàm linh hoạt phổ biến trong học máy — họ tin rằng phương pháp này có thể tiến tới việc biểu diễn các hàm mạnh hơn như hàm mũ hoặc hàm nghịch đảo. Điều này có thể mở đường cho hệ thống quang tử xử lý các tác vụ quy mô lớn như huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn.
Bằng cách thay thế các linh kiện điện tử sinh nhiệt bằng linh kiện quang năng lượng thấp, nền tảng này cũng có thể giảm mạnh mức tiêu thụ năng lượng tại các trung tâm dữ liệu AI, từ đó thay đổi cục diện kinh tế trong lĩnh vực học máy.
“Đây có thể là khởi đầu của máy tính quang tử như một lựa chọn nghiêm túc thay thế cho điện tử,” Liang nói. “Penn là cái nôi của ENIAC — máy tính kỹ thuật số đầu tiên trên thế giới — và con chip này có thể là bước đầu tiên thực sự hướng đến một ENIAC quang tử.”
Nghiên cứu sinh sau tiến sĩ Tianwei Wu (trái) và Giáo sư Liang Feng (phải) trong phòng thí nghiệm, trình bày một số thiết bị dùng để phát triển con chip mới sử dụng ánh sáng. Ảnh: Sylvia Zhang.
Các kỹ sư Penn đã tạo ra chip quang tử lập trình đầu tiên có thể huấn luyện mạng nơ-ron phi tuyến bằng ánh sáng, mở ra khả năng cách mạng hóa AI nhờ tốc độ cao và tiết kiệm năng lượng. Khác với chip điện tử truyền thống, chip mới này biến đổi chính ánh sáng để thực hiện các phép toán phức tạp, cho phép học theo thời gian thực và tiến gần hơn đến viễn cảnh máy tính hoàn toàn dùng ánh sáng. Ảnh: SciTechDaily
