فوتونیک و هوش مصنوعی(بخش سوم)نیاز هوش مصنوعی به سخت‌افزارهای جدید

چرا هوش مصنوعی به سخت‌افزار جدید نیاز دارد؟

مدل‌های هوش مصنوعی مدرن، مثل شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)، نیاز به توان محاسباتی عظیمی دارند. تراشه‌های الکترونیکی فعلی مثل CPU و GPU، هرچند قدرتمندند، با محدودیت‌هایی روبه‌رو هستند. برای مثال، پردازش داده‌های بزرگ با این تراشه‌ها زمان‌بر است و گرمای زیادی تولید می‌کند، که مصرف انرژی را افزایش می‌دهد .[1]

با رشد مدل‌هایی مثل GPT و مدل‌های تصویری، نیاز به سخت‌افزاری با سرعت بالاتر و مصرف انرژی کمتر بیش از پیش احساس می‌شود. اینجاست که فناوری‌هایی مثل فوتونیک وارد میدان می‌شوند تا این چالش‌ها را برطرف کنند.

منبع:
[1] Nature, “AI hardware has an energy problem,”.

محدودیت‌های سخت‌افزارهای الکترونیکی

تراشه‌های الکترونیکی مثل GPUهای انویدیا برای آموزش مدل‌های AI طراحی شده‌اند، اما با چند مشکل مواجه‌اند:

گرمای زیاد: پردازش‌های سنگین باعث افزایش دما می‌شود، که نیاز به سیستم‌های خنک‌کننده پیشرفته دارد و هزینه‌ها را بالا می‌برد [2].
سرعت محدود: انتقال داده‌ها در سیستم‌های الکترونیکی به دلیل مقاومت الکتریکی کندتر از نور است.
مصرف انرژی بالا: آموزش یک مدل بزرگ AI می‌تواند به اندازه مصرف سالانه یک خانه انرژی مصرف کند، که برای محیط زیست مشکل‌ساز است .[1]

این محدودیت‌ها نشان می‌دهند که برای پشتیبانی از نسل بعدی هوش مصنوعی، باید به دنبال راه‌حل‌های نوآورانه بود.

منابع:
[1] Nature, “AI hardware has an energy problem,”.
[2] IEEE, “Thermal Management in AI Chips,” .

فوتونیک: راه‌حلی برای آینده AI

فوتونیک، که در مقاله قبلی «فوتونیک چیست و چگونه کار می‌کند؟» معرفی شد، با استفاده از نور به‌جای الکتریسیته، می‌تواند این مشکلات را حل کند. تراشه‌های فوتونیکی داده‌ها را با سرعت نور پردازش می‌کنند و گرمای بسیار کمتری تولید می‌کنند. برای مثال، شتاب‌دهنده‌ای مثل P-ReTI می‌تواند محاسبات ماتریسی را که در هوش مصنوعی حیاتی است، تا 100 برابر سریع‌تر از GPUها انجام دهد.[3]

علاوه بر سرعت، فوتونیک مصرف انرژی را تا 90% کاهش می‌دهد، که برای مراکز داده بزرگ و پایداری محیط زیست اهمیت زیادی دارد. این فناوری همچنین امکان پردازش موازی را فراهم می‌کند، که برای آموزش مدل‌های پیچیده AI ضروری است.

منبع:
[3] P-ReTI: A Photonic Accelerator for Green and Real-Time AI (ACM, 2024).

کاربردهای سخت‌افزارهای فوتونیکی در AI

سخت‌افزارهای فوتونیکی در زمینه‌های مختلفی برای هوش مصنوعی کاربرد دارند:

خودروهای خودران: پردازش تصاویر و تصمیم‌گیری لحظه‌ای با سرعت بالا.
پزشکی: تحلیل داده‌های تصویربرداری با دقت بیشتر و مصرف انرژی کمتر.
مراکز داده: مدیریت حجم عظیم داده‌ها برای مدل‌های زبانی بزرگ مثل [4]ChatGPT.

این کاربردها نشان می‌دهند که فوتونیک می‌تواند آینده هوش مصنوعی را متحول کند.

منبع:
[4] Symbiotic Evolution of Photonics and AI (SPIE Digital Library, 2025).

چشم‌انداز آینده

با ادامه رشد هوش مصنوعی، نیاز به سخت‌افزارهای جدید اجتناب‌ناپذیر است. محققان در حال توسعه تراشه‌های فوتونیکی هستند که می‌توانند محاسبات کوانتومی و هوش مصنوعی را ترکیب کنند. در ایران هم پروژه‌هایی مثل توسعه شبکه‌های فیبر نوری می‌تواند پایه‌ای برای استفاده از فوتونیک در AI باشد .[5]

[5] وب‌سایت انجمن اپتیک و فوتونیک ایران (opsi.ir), 1404.

نتیجه‌گیری و دعوت به مطالعه

هوش مصنوعی به سخت‌افزارهایی نیاز دارد که سریع‌تر، کم‌مصرف‌تر و کارآمدتر باشند، و فوتونیک پاسخی به این نیاز است. این فناوری نه‌تنها محدودیت‌های الکترونیکی را برطرف می‌کند، بلکه آینده‌ای نوآورانه برای AI رقم می‌زند. مقاله بعدی ما،چگونه فوتونیک و هوش مصنوعی در مسیر تحول متقابل قرار گرفتند، به جزئیات بیشتری از این موضوع خواهد پرداخت. با hamtaa همراه باشید تا این مسیر را ادامه دهیم!

خواندن بخش قبلی

خواندن بخش بعدی

تلفن تماس