प्रणालियाँ, जिनमें सर्जिकल रोबोटिक्स और उच्च गति वाले वित्तीय व्यापार में प्रयुक्त प्रणालियाँ भी शामिल हैं, महत्वपूर्ण विशेषताओं की लगभग तुरंत पहचान करने के लिए कच्चे डेटा की विशाल धाराओं को संसाधित करने पर निर्भर करती हैं। हालाँकि, पारंपरिक डिजिटल प्रोसेसर अपनी भौतिक सीमाओं तक पहुँच रहे हैं।

ये इलेक्ट्रॉनिक प्रणालियाँ अगली पीढ़ी के, डेटा-भारी अनुप्रयोगों की माँग के अनुसार गति और डेटा क्षमता प्रदान करने में संघर्ष करती हैं, जिसके परिणामस्वरूप धीमा प्रदर्शन और उच्च विलंबता होती है।

शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि इन सीमाओं पर विजय पाने का राज़ बिजली की बजाय प्रकाश का उपयोग हो सकता है। ऑप्टिकल कंप्यूटिंग नामक यह उभरता हुआ तरीका, असाधारण गति से जटिल गणनाएँ करने के लिए प्रकाश का उपयोग करता है। इस क्षेत्र की सबसे आशाजनक तकनीकों में से एक है ऑप्टिकल विवर्तन ऑपरेटर, जो पतले, प्लेट जैसे घटक होते हैं जो प्रकाश के अपने से होकर गुजरने पर गणना करते हैं।

ये प्रणालियाँ अत्यधिक ऊर्जा-कुशल हैं और एक साथ कई डेटा स्ट्रीम को संभालने में सक्षम हैं। फिर भी, 10 गीगाहर्ट्ज़ से अधिक की परिचालन गति प्राप्त करना कठिन साबित हुआ है क्योंकि इसके लिए अत्यंत स्थिर, सुसंगत प्रकाश की आवश्यकता होती है, जिसे बनाए रखना चुनौतीपूर्ण है।

चीन के त्सिंगुआ विश्वविद्यालय में प्रोफ़ेसर होंगवेई चेन के नेतृत्व में एक टीम ने अब इस चुनौती का एक अभिनव समाधान विकसित किया है।नेक्सस में विस्तार से बताया गया है

कि शोधकर्ताओं ने एक ऑप्टिकल फ़ीचर एक्सट्रैक्शन इंजन (OFE2) बनाया है जिसे वास्तविक दुनिया के विभिन्न अनुप्रयोगों में ऑप्टिकल-आधारित डेटा विश्लेषण करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

OFE ² डेटा तैयारी मॉड्यूल में एक प्रमुख नवाचार निहित है। सुसंगत वातावरण में संचालित ऑप्टिकल कोर के लिए उच्च-गति और समानांतर ऑप्टिकल सिग्नल प्रदान करना अत्यधिक चुनौतीपूर्ण है, क्योंकि पावर स्प्लिटिंग और विलंब के लिए फाइबर-आधारित घटकों का उपयोग करने से तीव्र चरण विक्षोभ उत्पन्न होते हैं।

टीम ने ट्यूनेबल पावर स्प्लिटर्स और सटीक विलंब रेखाओं के साथ एक एकीकृत ऑन-चिप सिस्टम विकसित करके इस समस्या का समाधान किया। यह मॉड्यूल इनपुट सिग्नल को कई स्थिर समानांतर शाखाओं में सैंपल करके डेटा स्ट्रीम को प्रभावी ढंग से डी-सीरियलाइज़ करता है। इसके अलावा, एक समायोज्य एकीकृत चरण सरणी OFE ^{2 को} आवश्यकतानुसार पुनर्संयोजित करने की अनुमति देती है।

वास्तविक समय गणना के लिए प्रकाश का उपयोग

डेटा तैयार होने के बाद, प्रकाशिक तरंगें विवर्तन ऑपरेटर से होकर गुजरती हैं। इस प्रक्रिया को गणितीय रूप से मैट्रिक्स-वेक्टर गुणन के रूप में मॉडल किया जा सकता है जो फ़ीचर निष्कर्षण करता है। इस प्रक्रिया की कुंजी यह है कि विवर्तित प्रकाश आउटपुट पर एक केंद्रित 'उज्ज्वल बिंदु' कैसे बनाता है,

जिसे समानांतर इनपुट लाइटों के चरण को समायोजित करके एक विशिष्ट आउटपुट पोर्ट की ओर आंशिक रूप से विक्षेपित किया जा सकता है। यह गति और आउटपुट पावर में संगत परिवर्तन OFE ² को समय के साथ इनपुट सिग्नल के परिवर्तनों से संबंधित विशेषताओं को प्रभावी ढंग से पकड़ने में सक्षम बनाते हैं।

12.5 गीगाहर्ट्ज़ की दर से संचालित, OFE ² 250.5 ps से भी कम समय में एकल मैट्रिक्स-वेक्टर गुणन कर सकता है—जो समान ऑप्टिकल कंप्यूटिंग कार्यान्वयनों में सबसे कम विलंबता है। चेन कहते हैं, "हमारा दृढ़ विश्वास है कि यह कार्य वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में एकीकृत ऑप्टिकल विवर्तन कंप्यूटिंग को 10 गीगाहर्ट्ज़ की दर से आगे बढ़ाने के लिए एक महत्वपूर्ण मानक प्रदान करता है।"

शोध दल ने विविध कार्यों में प्रस्तावित प्रणाली की क्षमता का सफलतापूर्वक प्रदर्शन किया। छवि प्रसंस्करण के लिए, OFE ² इनपुट छवियों से एज फीचर्स निकालने में सक्षम था, जिससे दो पूरक 'रिलीफ और एनग्रेविंग' फीचर मैप तैयार हुए।

OFE ² द्वारा उत्पन्न फीचर्स ने छवि वर्गीकरण में बेहतर प्रदर्शन और सिमेंटिक सेगमेंटेशन (जैसे कंप्यूटेड टोमोग्राफी स्कैन में अंगों की पहचान) में पिक्सेल उपयोग करने वाले AI नेटवर्क को बेसलाइन नेटवर्क की तुलना में कम इलेक्ट्रॉनिक मापदंडों की आवश्यकता होती है, जिससे यह साबित होता है कि ऑप्टिकल प्री-प्रोसेसिंग से हल्के और अधिक कुशल हाइब्रिड AI सिस्टम बन सकते हैं।

प्रकाश की गति से उच्च गति व्यापार

इसके अलावा, टीम को एक डिजिटल ट्रेडिंग कार्य के लिए भी ऐसे ही परिणाम मिले, जहाँ OFE ² ने समय-श्रृंखला बाज़ार डेटा प्राप्त किया और एक अनुकूलित रणनीति के आधार पर लाभदायक ट्रेडिंग क्रियाओं का प्रस्ताव रखा। इस कार्य में, व्यापारी OFE ² में वास्तविक समय मूल्य संकेत इनपुट करते हैं ।

पूर्व प्रशिक्षण के बाद, इष्टतम रूप से कॉन्फ़िगर किया गया OFE ² आउटपुट सिग्नल उत्पन्न करता है जिन्हें एक सरल निर्णय प्रक्रिया के माध्यम से सीधे खरीद या बिक्री क्रियाओं में परिवर्तित किया जा सकता है,

जिससे स्थिर लाभप्रदता प्राप्त होती है। चूँकि पूरी प्रक्रिया प्रकाश की गति से निष्पादित होती है, इसलिए यह एक महत्वपूर्ण विलंबता लाभ प्रदान करती है, जिससे न्यूनतम विलंब के साथ लाभ प्राप्त किया जा सकता है।

कुल मिलाकर, ये परिणाम एक नए प्रतिमान की ओर इशारा करते हैं जिसमें सबसे तीव्र कम्प्यूटेशनल भार ऊर्जा-खपत वाले इलेक्ट्रॉनिक्स से अल्ट्राफास्ट, कम-ऊर्जा फोटोनिक्स की ओर स्थानांतरित हो रहा है, जिससे वास्तविक समय में निर्णय लेने वाली एआई प्रणालियों की एक नई पीढ़ी का निर्माण हो रहा है।

चेन ने निष्कर्ष निकाला, "हमारे अध्ययन में प्रस्तुत प्रगति एकीकृत विवर्तन ऑपरेटरों को उच्च दर पर ले जाती है, जिससे छवि पहचान, सहायक स्वास्थ्य सेवा और डिजिटल वित्त जैसे क्षेत्रों में कम्प्यूट-गहन सेवाओं के लिए समर्थन मिलता है। हम उन भागीदारों के साथ सहयोग करने के लिए उत्सुक हैं जिनकी डेटा-गहन कम्प्यूटेशनल ज़रूरतें हैं।"