Artan bağlantılı cihaz sayısı ve bulut tabanlı hizmetlerin büyümesi, mevcut kablosuz spektrumun yönetimini giderek karmaşık hale getiriyor. Özellikle tele çalışma, video konferans ve uzaktan uygulamalarda ihtiyaç duyulan yüksek bant genişliği, sınırlı kaynakları zorluyor.
Bu zorluklara çözüm arayan mühendisler, yapay zekâ (YZ) tabanlı sistemlerle spektrumu daha verimli yönetmenin yollarını araştırıyor. Ancak mevcut YZ tabanlı yöntemler, yüksek enerji tüketimi ve yavaşlık gibi dezavantajlar nedeniyle gerçek zamanlı uygulamalarda yeterince etkin değil.
OPTİK ÇİPLE IŞIK HIZINDA İŞLEM
Massachusetts Institute of Technology (MIT) araştırmacılarının geliştirdiği yeni donanım, bu engelleri aşmak üzere tasarlandı. Bilim insanları, kablosuz sinyalleri ışık hızında analiz edebilen fotonik bir işlemci geliştirdi. Science Advances dergisinde yayımlanan çalışmaya göre cihaz, kablosuz sinyal sınıflandırmasında yaklaşık yüzde 95 doğruluk sağlıyor ve geleneksel dijital YZ donanımından 100 kat daha hızlı çalışıyor.
Yeni optik YZ hızlandırıcısı, yalnızca daha hızlı değil; aynı zamanda daha küçük, daha hafif, daha ucuz ve çok daha enerji verimli. Bu özellikleriyle, özellikle bilişsel radyolar gibi 6G teknolojilerinde kullanılmak üzere önemli bir potansiyele sahip.
GERÇEK ZAMANLI ANALİZ İMKÂNI
Yeni cihaz yalnızca kablosuz iletişimle sınırlı değil. Gerçek zamanlı analiz yeteneği sayesinde; otonom araçlardan, giyilebilir sağlık teknolojilerine kadar birçok farklı alanda kullanılabilir. Örneğin, saniyenin onda biri sürede çevresel değişikliklere tepki vermesi gereken sistemlerde devrim yaratabilir.
MAFT-ONN TEKNOLOJİSİNE YAKIN BAKIŞ
Araştırmacılar, bu optik sinir ağına Çarpımsal Analog Frekans Dönüşümlü Optik Sinir Ağı (MAFT-ONN) adını veriyor. MAFT-ONN, tüm veriyi ışıkla kodlayarak ve sinyal işlemini frekans alanında gerçekleştirerek geleneksel dijital mimarilerin ötesine geçiyor.
Her katmanda yalnızca tek bir cihaz gerektirmesi sayesinde çok daha az yer kaplıyor ve sistemin genel verimliliğini artırıyor. Araştırmacılar, bu mimariyle bir cihazda 10.000’e kadar nöronun işlem yapabileceğini vurguluyor.
NANOSANİYELİK TEPKİ SÜRESİ
MAFT-ONN, bir sinyalin modülasyonunu tespit ederek, cihazın taşıdığı verileri otomatik olarak ayırt etmesini sağlıyor. Testlerde, tek ölçümde yüzde 85 doğruluk sağlarken birkaç ölçümle yüzde 99’a ulaşabiliyor. Üstelik tüm işlem yalnızca 120 nanosaniye sürüyor.
Bu, klasik dijital cihazların mikrosaniyelerde yaptığı işlemlerin, optik sistemlerce nanosaniye veya pikosaniyeler düzeyinde yapılabileceğini gösteriyor.
GELECEKTEKİ UYGULAMALAR ÇEŞİTLENİYOR
Araştırmacılar, MAFT-ONN mimarisini daha karmaşık YZ modellerine uyarlamayı ve büyük ölçekli sistemlerde kullanmayı hedefliyor. Ayrıca, çoklama teknikleriyle cihazların kapasitesini artırmayı planlıyorlar. Bu da büyük dil modelleri ve dönüştürücü mimariler (transformer) gibi sistemlerin donanım üzerinde doğrudan çalıştırılabileceği anlamına geliyor.
