Pennsylvania Üniversitesi araştırmacıları, “eksiton-polariton” adı verilen hibrit ışık-madde parçacıklarıyla çalışan yeni bir hesaplama yaklaşımı geliştirdi. Bu parçacıklar, fotonların ışık hızını ve düşük enerji kaybını, maddenin etkileşim kurabilme özelliğiyle birleştiriyor. Araştırmacılar, bu yöntemin özellikle büyük dil modelleri ve yapay zekâ veri merkezlerinde giderek büyüyen enerji tüketimi sorununa çözüm sunabileceğini belirtiyor.
Geleneksel bilgisayar çipleri, elektronların hareketi sırasında oluşan direnç ve ısı nedeniyle fiziksel sınırlara yaklaşmış durumda. Araştırma ekibi, ışık temelli sistemlerin veri aktarımında çok daha düşük kayıp yaşadığını ve yüksek hızlarda çalışabildiğini vurguluyor. Ancak fotonların normalde birbirleriyle zayıf etkileşime girmesi nedeniyle hesaplama yapmak zorlaşıyordu. Çalışmada geliştirilen polariton yapıları ise ışığın hesaplama için gerekli “anahtarlama” işlevlerini yerine getirebilmesini sağlıyor.
Son dönemde NVIDIA destekli fotonik işlemci girişimleri ve optik yapay zekâ çipleri de benzer yönde ilerliyor. Lightmatter ve Lightelligence gibi şirketler, ışıkla çalışan matris hesaplama sistemlerinin klasik GPU’lara kıyasla daha düşük enerjiyle çalışabileceğini savunuyor. Bilim insanları, fotonik işlemcilerin kısa vadede mevcut silikon çiplerin yerini tamamen almayacağını, ancak yapay zekâ hızlandırıcılarında kritik rol üstlenebileceğini değerlendiriyor. Özellikle veri merkezlerinin elektrik tüketiminin hızla arttığı bir dönemde, “ışıkla hesaplama” yaklaşımı teknoloji sektöründe yeni nesil altyapının temel adaylarından biri olarak görülmekte.
