Chip AI siêu tốc của MIT mở đường cho 6G hoạt động ở tốc độ ánh sáng

Trong bối cảnh lưu lượng dữ liệu toàn cầu đang tăng theo cấp số nhân và những tiến bộ của định luật Moore dần chậm lại, các nhà khoa học buộc phải tìm kiếm hướng đi mới cho hạ tầng mạng trong tương lai. Đó là lý do nhóm nghiên cứu tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) đã tạo ra một loại chip AI hoàn toàn mới, hoạt động bằng ánh sáng và xử lý tín hiệu ở dạng tương tự (analog), thay vì số hóa như truyền thống.

Công nghệ mới mang tên MAFT-ONN – viết tắt của Multiplicative Analog Frequency Transform Optical Neural Network. Không giống như các hệ thống quang học trước đây thường bị hạn chế bởi việc mở rộng và phần cứng cồng kềnh, MAFT-ONN xử lý trực tiếp tín hiệu radio (RF) thô ở miền tần số mà không cần qua bước số hóa nào. Bằng cách này, nó không chỉ tiết kiệm tài nguyên mà còn đạt độ chính xác cao ngay từ những phép đo đầu tiên.

Theo tiến sĩ Ronald Davis III, người đồng phát triển hệ thống, mỗi lớp xử lý trong MAFT-ONN chỉ cần một thiết bị quang học duy nhất để thực hiện cả phép toán tuyến tính lẫn phi tuyến – điều thường tách biệt trong các mạng nơ-ron thông thường. “Chúng tôi có thể tích hợp đến 10.000 nơ-ron trên một con chip và thực hiện toàn bộ phép nhân-ma-trận chỉ trong một lần xử lý,” Davis cho biết.

Trong các thử nghiệm tại phòng thí nghiệm, MAFT-ONN có thể phân loại tín hiệu điều chế RF với độ chính xác 95%, và thậm chí có thể nhận diện chữ viết tay từ bộ dữ liệu MNIST với hàng triệu phép toán multiply-accumulate (MAC) thực hiện hoàn toàn bằng quang học.

Một trong những điểm ấn tượng nhất là tốc độ. MAFT-ONN thực hiện suy luận trong vòng chỉ 120 nano-giây, đạt 85% độ chính xác ngay lập tức và có thể vượt mốc 99% nếu cho phép thêm vài phép đo phụ. “Tốc độ xử lý quá nhanh cho phép người dùng đánh đổi thời gian cực nhỏ để thu lại độ chính xác cực cao – đó là lợi thế mà hầu như không công nghệ kỹ thuật số nào theo kịp,” Davis nói thêm.

Không chỉ nhanh, chip MAFT-ONN còn tiết kiệm năng lượng, nhỏ gọn và giá thành thấp hơn các bộ xử lý AI thông thường. Điều này khiến nó trở thành ứng viên lý tưởng cho các thiết bị biên (edge device) như radio nhận thức – có thể thay đổi dạng điều chế theo thời gian thực để tối ưu tốc độ truyền dữ liệu và giảm nhiễu.

Giáo sư Dirk Englund, người hướng dẫn dự án, nhận định: “Công nghệ này có thể mở ra rất nhiều ứng dụng AI thời gian thực dựa trên phân tích tín hiệu không dây. Những gì chúng tôi trình bày mới chỉ là bước khởi đầu.”

Ngoài lĩnh vực viễn thông, các nhà nghiên cứu cho biết chip MAFT-ONN cũng có thể hỗ trợ những hệ thống yêu cầu phản ứng nhanh như xe tự lái hoặc thiết bị y tế thông minh như máy tạo nhịp tim AI. Bước tiếp theo, nhóm sẽ mở rộng kiến trúc để hỗ trợ các mô hình AI lớn hơn như transformers và các mô hình ngôn ngữ tự nhiên.