Microsoft vừa công bố ra loại máy tính mới không cần sử dụng chip bán dẫn, tiết kiệm điện năng gấp 100 lần

[trungthuc]

Theo cuộc nghiên cứu mới, một dạng máy tính được cho sử dụng ánh sáng thay vì các công tắc kỹ thuật số để thực hiện phép tính có thể làm giảm đáng kể nhu cầu về điện năng của Trí tuệ nhân tạo (AI). Các khoa học gia đã phát minh ra chiếc máy tính loại này và mô tả nó giống như 1 mô hình máy điện toán hoàn toàn mới.

Các chuyên gia nghiên cứu của Microsoft đã phát minh ra một bản nguyên mẫu máy tính quang học tương tự (Analog Optical Computer-AOC) có thể thực hiện một số thao tác AI cũng như các bài toán được tối ưu hóa. Hệ thống máy tính mới này sẽ có thể giải quyết một số vấn đề nhanh chóng hơn và với ít tốn nguồn năng lượng hơn so với các máy tính kỹ thuật số hiện đại, theo các chuyên gia đã viết trong bài nghiên cứu được cho công bố vào ngày 3/9 trên tạp chí Nature. Trong cuộc nghiên cứu mới này, chọ đã chế tạo thành công một chiếc máy tính chỉ sử dụng các vi đèn LED (micro-LED) và các cảm biến camera để thực hiện các phép tính.

"Khía cạnh quan trọng nhất mà AOC đem lại là chúng tôi ước tính có một sự cải thiện đến khoảng một trăm lần về mức tiết kiệm năng lượng", đồng tác giả nghiên cứu ông Jannes Gladrow, một chuyên gia nghiên cứu AI tại Microsoft, cho biết trong một bài đăng trên blog của Microsoft. "Chỉ riêng điều đó đã là một điều chưa từng có trong lĩnh vực phần cứngcủa máy diện toán"

(Minh họa)

Không giống như loại máy tính kỹ thuật số thông thường, vốn cần bật lên hàng tỷ công tắc nhỏ để cho thực hiện các phép tính, hệ thống mới này sử dụng ánh sáng và điện áp với các cường độ khác nhau để cộng và nhân các con số trong một vòng lặp phản hồi. AOC tính toán một vấn đề trong nhiều lần, mỗi lần lại cho cải thiện tốt hơn so với lần trước đó, cho đến khi đạt đến một "trạng thái ổn định", hay còn gọi là "giải pháp cuối cùng". Bởi vì AOC không chuyển đổi các tín hiệu tương tự sang tín hiệu kỹ thuật số trong quá trình tính toán, AOC sẽ tiết kiệm được nguồn điện năng và dễ dàng vượt qua một số hạn chế về tốc độ vốn có trong các tính toán về kỹ thuật số.

Phương pháp tính toán chuyên biệt này sẽ "biến nó thành một 'phương tiện tìm trạng thái ổn định' có mục đích đặc biệt cho một số vấn đề AI và tối ưu hóa nhất định, chứ không phải chỉ là một máy tính đa năng", Aydogan Ozcan, một chuyên gia nghiên cứu máy tính quang học tại UCLA, người không có tham gia vào nghiên cứu này, đã nói với Live Science. Nhưng đối với những mục đích cụ thể đó, AOC có thể mang lại những cải tiến lớn đáng kể so với cách tính toán kỹ thuật số, theo các chuyên gia đã viết ra trong bản nghiên cứu.

(Minh họa)

Đội ngũ cũng đã cho lập trình ra một "bản sao kỹ thuật số", một mô hình máy tính mô phỏng các phép tính của AOC vật lý. Bản sao kỹ thuật số này có thể được mở rộng để giúp giải quyệt được nhiều biến số hơn và các phép tính phức tạp hơn. Đội ngũ đầu tiên đã cho AOC chạy một số thao tác về máy học (Machine learning) đơn giản, chẳng hạn như cho phân loại hình ảnh. AOC vật lý đã hoạt động tốt tương đương với một máy tính kỹ thuật số. Sau đó, các chuyên gia đã sử dụng bản sao kỹ thuật số của AOC để cho tái tạo lại một hình ảnh quét não 320x320 pixel chỉ bằng 62.5% dữ liệu gốc. Bản sao kỹ thuật số đã tái tạo lại bản quét một cách chính xác, một thành tựu mà giới khoa học cho rằng, có thể dẫn đến việc rút ngắn thời gian chụp ảnh MRI. Cuối cùng, đội ngũ đã sử dụng thành công AOC để giải quyết một loạt các vấn đề về tài chính có liên quan đến việc tìm ra cách hiệu quả nhất để trao đổi tiền giữa nhiều nhóm trong khi giảm thiểu mức rủi ro với tỷ lệ thành công cao hơn so với các máy tính lượng tử hiện có.

Hiện tại, AOC vẫn là một nguyên mẫu. Nhưng khi các mẫu máy trong tương lai được bổ sung thêm nhiều vi đèn LED, các cỗ máy này có thể trở nên mạnh mẽ hơn nhiều, tính toán với hàng triệu hoặc hàng tỷ biến số cùng một lúc. "Mục tiêu của chúng tôi, theo tầm nhìn dài hạn của chúng tôi là đây sẽ là một phần quan trọng trong tương lai của ngành điện toán", Hitesh Ballani, một chuyên gia trong nhóm Tương lai Hệ thống Đám mây của Microsoft, cho biết.