Optik Fiber ile AI Eğitimi: Işık Tabanlı Bir Sıçrama

Optik Fiber, Yapay Zekâ Hesaplamalarında Neden Elektriğin Yerini Alabilir?

Bilgisayar çağının başlangıcından beri neredeyse tüm bilgisayarlar, eski vakum tüplerinden modern nanometre ölçekli silikon çiplere kadar, bir şekilde elektrik kullanarak hesaplama yaptı.

Silikon çipler küçüldükçe araştırmacılar, kapasiteyi silikonun sınırlarının ötesine taşıyabilecek yeni bilgisayar yöntemleri arıyor. Bu konuyu “En İyi 10 Silikon Dışı Bilgisayar Şirketi” başlıklı yazımızda ele aldık.

Bu yöntemler arasında silikon karbür, vanadyum dioksit, organik malzemeler ve grafen gibi farklı malzemeler kullanmak yer alıyor. Bir başka yaklaşım ise kuantum bilişim ve fotonik gibi yöntemlerle, elektriğe dayalı ikili programlamadan uzaklaşarak hesaplamanın yapılış biçimini değiştirmektir.

Fotonik, bilgiyi kodlamak ve aktarmak için elektrik yerine ışık kullanır. Ancak şimdiye kadar sinyal nihayetinde yine ikili biçime dönüştürülüyor ve tamamen ışığa dayalı bir hesaplama gerçekleştirilemiyordu.

Bu durum Tampere University (Finlandiya) ve Université Marie et Louis Pasteur (Besançon, Fransa) araştırmacılarının çalışmasıyla değişti. Araştırmacılar ultra hızlı hesaplamalar için optik fiber kullandı ve bulgularını Optics Letters¹ dergisinde “Optik fiber tabanlı bir aşırı öğrenme makinesi için doğrusal olmayan ve dağılımlı fiber yayılımının sınırları” başlığıyla yayımladı.

Geleneksel Elektronik Sistemlerle Yapay Zekâ Eğitiminin Sınırları

Yapay zekâ eğitimi ve veri işleme verimlilik sınırlarına yaklaşıyor; enerji tüketimi ve veri işleme hızı, yapay zekâ hesaplamalarını giderek daha fazla kısıtlıyor.

Buna karşılık ışığa dayalı hesaplamalar binlerce kat daha hızlı olabilir ve verileri çok küçük enerji farklılıklarıyla kodlayarak verimliliği artırabilir. Sorun, şimdiye kadar yalnızca ışık kullanılarak doğrudan hesaplama yapılamamış olmasıydı.

Çalışmada, sinir ağlarından esinlenen Extreme Learning Machine (ELM) adlı özel bir hesaplama mimarisi kullanıldı.

ELM’lerin avantajları arasında eğitim verisini tek adımda öğrenebilmesi ve algoritmanın görece basit olması yer alır.

ELM genellikle çok katmanlı yapay zekâ eğitimi gerektiren karmaşık görevler için uygun değildir; ancak görsel tanıma gibi belirli görevlerde çok iyi ve daha verimli çalışabilir.

Araştırmacıların Görüntüleri Optik Fiber Kullanarak Nasıl Kodladıkları

Araştırmacılar, optik bir ELM sistemi kurmak için kamera flaşından bir milyar kat daha kısa femtosaniye lazer darbeleri ve ışığı insan saçının küçük bir bölümünden daha dar bir alanda tutan optik fiber kullandı.

Lazer darbeleri, çok sayıda farklı dalga boyunu veya rengi içerecek kadar kısadır ve böylece zengin bir veri kümesi oluşturur.

Bu veriler daha sonra görüntüye göre kodlanmış göreli bir gecikmeyle fibere gönderildi.

Kaynak: Tampere University

AI İşleminde Doğrusal Olmayan Optiğin Rolü

Bu veri kodlama biçimi, ışık ile cam arasındaki doğrusal olmayan etkileşimle dönüştürüldü.

Doğrusal optik, örneğin ışığın bir prizmayla doğrudan etkileştiği ve okulda öğretilen standart optiktir.

Doğrusal olmayan optikte, ışığın geçtiği ortamın tepkisi ışığın dalga boyuna, yoğunluğuna, yönüne ve polarizasyonuna bağlıdır.

Doğrusal olmayan optik bileşenler, farklı frekanslardaki fotonların birleşerek yeni frekanslarda fotonlar oluşturmasını sağlayabilir.

“Geleneksel elektronik ve algoritmalar yerine, hesaplama yoğun ışık darbeleri ile cam arasındaki doğrusal olmayan etkileşimden yararlanılarak gerçekleştirilir.”

Mathilde Hary ve Andrei Ermolaev – Doktora Sonrası Araştırmacılar

Doğrusal olmayan etkileşim ve Extreme Learning Machine (ELM) algoritması, bir yapay zekâyı popüler MNIST yapay zekâ kıyaslamasında kullanılanlara benzer el yazısı rakamları sınıflandırmak üzere eğitebildi.

Kaynak: Optics Letters

En iyi sistemler, son teknoloji dijital yöntemlere yakın biçimde %91’in üzerinde doğruluk elde etti.

Sonucu olağanüstü kılan, bunun bir pikosaniyeden, yani saniyenin trilyonda birinden (0,000000000001 saniye) daha kısa sürede başarılmasıdır.

İdeal Optimizasyon

En iyi sonuçlar, doğrusal olmayan etkileşimin veya karmaşıklığın en yüksek olduğu düzeyde elde edilmedi.

Bunun yerine fiber uzunluğu, dağılım (farklı dalga boylarının yayılma hızları arasındaki fark) ve güç düzeyleri arasında hassas bir denge gerekiyordu.

“Performans yalnızca fibere daha fazla güç vermekle ilgili değildir. Işığın başlangıçta ne kadar hassas yapılandırıldığına, başka bir deyişle bilginin nasıl kodlandığına ve fiberin özellikleriyle nasıl etkileştiğine bağlıdır.”

Mathilde Hary – Post-Doktora Araştırmacısı

Optik Fiber Bilgisayarlar Yapay Zekânın Geleceği mi?

Yapay zekâyı yalnızca ışıkla eğitmek, bugüne kadar kullanılan yöntemlerden köklü bir ayrılıştır. Her veri türüne uygulanamayabilir; ancak uygun olduğu alanlarda enerji bakımından 1.000 kat daha verimli ve bir milyon kata kadar daha hızlı sonuçlar sağlayabilir.

“Modellerimiz dağılımın, doğrusal olmamanın ve hatta kuantum gürültüsünün performansı nasıl etkilediğini göstererek yeni nesil hibrit optik-elektronik yapay zekâ sistemlerinin tasarımı için kritik bilgiler sağlıyor.”

Andrei Ermolaev – Post-Doktora Araştırmacısı

Bu yaklaşımda bazı yapay zekâ hesaplamaları muhtemelen görev için özel üretilmiş doğrusal olmayan optik fiber donanımına devredilir. Bu nedenle görsel tanıma gibi tekrarlanan görevler, yeni veri işlemekten daha uygun adaylardır.

“Bu çalışma, doğrusal olmayan fiber optiğindeki temel araştırmaların hesaplamaya yönelik yeni yaklaşımları nasıl geliştirebileceğini gösteriyor. Fizik ile makine öğrenimini birleştirerek ultra hızlı ve enerji verimli yapay zekâ donanımına giden yeni yollar açıyoruz.”

Andrei Ermolaev – Post-Doktora Araştırmacısı

Olası uygulamalar gerçek zamanlı sinyal işlemeden çevresel izlemeye ve yüksek hızlı yapay zekâ çıkarımına kadar uzanır.

Ancak çalışma hâlâ tekniğin temel ilkelerini gösterme aşamasındadır ve ticarileşmeden uzaktır.

Yine de temel fizik nedeniyle ışık bazı hesaplama uygulamalarında elektriğe üstün olabildiğinden, fotoniğin bilişim sektöründe giderek daha önemli bir rol oynayacağını göstermektedir.

Halka Açık Önde Gelen Lazer ve Fotonik Şirketi

Coherent (II-VI Marlow): Lazer Yeniliklerinde Lider

Coherent, 26.000’den fazla çalışanı bulunan büyük bir sanayi grubu ve lazer teknolojisi lideridir. Gelişmiş malzeme şirketi II-VI (COHR ) Marlow ile lazer üreticisi Coherent’ın birleşmesiyle oluşmuştur.

Şirket, lazer, optik ve fotonikte kullanılan indiyum fosfit, epitaksiyel levhalar ve galyum arsenit gibi gelişmiş malzemelerde uzmandır.

Son on yıldaki çok sayıda satın alma sayesinde büyük ölçüde büyüyen şirketin geliri 2013’te 600 milyon dolardan 2024’te 4,7 milyar dolara çıktı.

Şirket gelirinin %29’unu doğrudan lazerlerden, kalanını ise optik fiber ve elektronik gibi ilgili ekipmanlardan elde eder. Enstrümantasyon kategorisi ağırlıklı olarak yaşam bilimleri ve tıbbi uygulamaları kapsar.

Kaynak: Coherent

Şirketin termofotovoltaik, silikon karbür, lazer ve elektronik gibi gelişmiş malzemelerdeki varlığı; daha önce bir yazımızda ele aldığımız hassas üretim, eklemeli üretim (3D baskı), elektrifikasyon ve yenilenebilir enerjideki büyüme gibi yapısal eğilimlerden yararlanmasını sağlar.

Şirket silikon karbür işini yakın zamanda %75’i Coherent’a ait yeni bir kuruluşa ayırdı. Kalan pay, silikon karbür güç teknolojisi fikrî mülkiyetini getiren Mitsubishi Electric ile elektrifikasyon ve güç yarı iletkenlerinde otomotiv tedarikçisi deneyimi sunan Denso arasında eşit olarak bölündü.

Bunun nedeni, silikon karbürün giderek kendi başına bir teknoloji haline gelmesi ve ağırlıklı olarak elektrikli araçlar, bataryalar ve yenilenebilir enerji gibi yüksek güçlü uygulamalarda kullanılmasıdır.

Coherent; otonom sürüş dâhil LIDAR ve dijital 3D algılamada, biyoteknoloji için Yeni Nesil Dizileme (NGS) akış hücrelerinde ve yarı iletken üretim lazerlerinde liderdir. Ana pazarlarının %8–20 büyümesini beklemektedir.

Kaynak: Coherent

Yönlendirilmiş enerji silahları, fotonik hesaplama, nükleer füzyon ve uzay teknolojileri gibi diğer olası lazer uygulamaları da şirketin uzun vadeli büyümesini destekleyebilir.

Genel olarak Coherent, güçlü dikey entegrasyonu ve yeniliklerini koruyan 3.100’den fazla patentiyle, sektöre ilgi duyan yatırımcıların halka açık “saf lazer” şirketine en yakın seçeneğidir.

Fotonik ilerledikçe ultra hızlı ve ultra hassas lazer sistemlerine, ayrıca optik telekomünikasyonda kullanılan lazerlere talep giderek artacaktır.

Coherent (COHR) Hisse Senedi Haberleri ve Gelişmeleri

Referans Çalışma

^{1. Andrei V. Ermolaev, Mathilde Hary, ve ark. Optik fiber tabanlı bir uç nokta öğrenme makinesi için doğrusal olmayan ve dağıtıcı fiber yayılımının sınırları. Optics Letters. Cilt 50, Sayı 13, s. 4166-4169 (2025) https://doi.org/10.1364/OL.562186}