Σύνοψη
Ερευνητές του σουηδικού Πανεπιστημίου Chalmers ενσωμάτωσαν τους θεμελιώδεις νόμους της φυσικής απευθείας στην αρχιτεκτονική νευρωνικών δικτύων, δημιουργώντας έναν ψηφιακό «υπερ-εγκέφαλο» (physics-informed AI). Η νέα μέθοδος μειώνει τον απαιτούμενο χρόνο υπολογισμού και προσομοίωσης νανοφωτονικών υλικών κατά 90%, μετατρέποντας διαδικασίες παραγωγής δεδομένων που διαρκούσαν 30 ημέρες, σε μόλις 3 ημέρες. Η παραδοσιακή ανάγκη εκμάθησης κανόνων μέσω δοκιμής και λάθους (trial and error) εξαλείφεται. Το σύστημα αναγνωρίζει εγγενώς πώς αλληλεπιδρούν το φως και τα μαγνητικά πεδία, μηδενίζοντας τα μακροσκοπικά σφάλματα. Οι άμεσες εφαρμογές της τεχνολογίας αφορούν τον ταχύτατο σχεδιασμό υπερ-λεπτών φακών για κάμερες, AR γυαλιά, αλλά και κρίσιμων εξαρτημάτων για την επόμενη γενιά κβαντικών υπολογιστών.
Η ανάπτυξη και ο σχεδιασμός προηγμένων τεχνολογικών υλικών βασίζεται παραδοσιακά σε πολύπλοκες και χρονοβόρες προσομοιώσεις. Ωστόσο, η επιστημονική ομάδα του Πανεπιστημίου Chalmers στη Σουηδία παρουσίασε μια ριζοσπαστική προσέγγιση που ανατρέπει τα δεδομένα στον τομέα της μηχανικής μάθησης. Ενσωματώνοντας τους θεμελιώδεις νόμους της φύσης και συγκεκριμένα τις εξισώσεις του ηλεκτρομαγνητισμού απευθείας στον κώδικα ενός νευρωνικού δικτύου, ανέπτυξαν έναν ψηφιακό «υπερ-εγκέφαλο» που επιταχύνει την τεχνολογική ανάπτυξη κατά δέκα φορές. Πρόκειται για ένα καθοριστικό βήμα που αναβαθμίζει πλήρως τον τρόπο με τον οποίο σχεδιάζονται τα οπτικά εξαρτήματα και τα κβαντικά συστήματα του μέλλοντος.
Πώς ο φυσικά εκπαιδευμένος «υπερ-εγκέφαλος» αλλάζει τη νανοφωτονική;
Ο ψηφιακός «υπερ-εγκέφαλος» του Πανεπιστημίου Chalmers αποτελεί ένα προηγμένο μοντέλο μηχανικής μάθησης (Physics-Informed Neural Network) με προεγκατεστημένες τις εξισώσεις του Maxwell. Σχεδιάζει τεχνητά μεταϋλικά και νανοφωτονικά εξαρτήματα αναλύοντας οπτικές δομές σε μόλις ένα χιλιοστό του δευτερολέπτου. Αυτή η ενσωματωμένη γνώση καταργεί την ανάγκη εμπειρικής εκπαίδευσης του αλγορίθμου, μειώνοντας τον χρόνο πολύπλοκων προσομοιώσεων κατά 90% και προσφέροντας δεδομένα απόλυτης ακρίβειας για χρήση σε υπερυπολογιστές, οπτικά δίκτυα και AR φακούς.
Στη σύγχρονη επιστήμη υλικών, ο σχεδιασμός απαιτεί τη χρήση υπερυπολογιστών για τη δοκιμή αμέτρητων γεωμετρικών και δομικών παραλλαγών. Στον τομέα της νανοφωτονικής, οι επιστήμονες στοχεύουν στον έλεγχο του φωτός σε κλίμακες μικρότερες από το μήκος κύματός του. Εδώ, το φως συμπεριφέρεται με τρόπους που αψηφούν την κλασική οπτική, επιτρέποντας τη δημιουργία εξαρτημάτων με πρωτοφανείς ιδιότητες. Για να αναλύσουν αυτά τα δεδομένα, οι ερευνητές βασίζονταν μέχρι σήμερα στην τεχνητή νοημοσύνη, η οποία μελετούσε τεράστια σετ δεδομένων.
Ο καθηγητής Philippe Tassin από το τμήμα Φυσικής και Αστρονομίας του Πανεπιστημίου Chalmers περιγράφει τις δυσκολίες της προηγούμενης μεθόδου:
Γνωρίζω τις εξισώσεις του ηλεκτρομαγνητισμού απ’ έξω και τις διδάσκω, αλλά δεν μπορώ να εξάγω όλα τα συμπεράσματα που μπορεί ένα νευρωνικό δίκτυο. Η φυσική είναι τόσο πολύπλοκη που ο άνθρωπος δεν αρκεί. Το πρόβλημα, όμως, είναι πως η τροφοδοσία δεδομένων στην τεχνητή νοημοσύνη ήταν εξαιρετικά χρονοβόρα.
Η δημιουργία ενός και μόνο σημείου δεδομένων απαιτούσε από δέκα λεπτά έως μία ώρα υπολογιστικού χρόνου. Για ένα πλήρες μοντέλο προσομοίωσης μπορεί να χρειάζονταν έως και 40.000 τέτοιες αναλύσεις. Ο υποψήφιος διδάκτορας Viktor Lilja, εκ των βασικών συντελεστών της μελέτης, εξηγεί ότι συχνά απαιτούνταν ένας ολόκληρος μήνας απλώς για την παραγωγή επαρκών δεδομένων προκειμένου να ξεκινήσει η εκπαίδευση του αλγορίθμου.
Η λύση βρέθηκε μέσω μιας διαφορετικής προσέγγισης, η οποία χαρακτηρίζεται πλέον ως “Physics-Informed Machine Learning”. Η ερευνητική ομάδα σταμάτησε να ζητά από το νευρωνικό δίκτυο να ανακαλύψει τις αρχές του Σύμπαντος από το μηδέν, καταναλώνοντας πόρους σε λανθασμένες δοκιμές. Αντίθετα, “φύτεψαν” τους φυσικούς κανόνες του ηλεκτρομαγνητισμού απευθείας στον πυρήνα του κώδικα.
Το αποτέλεσμα ήταν εντυπωσιακό. Όπως αναφέρει ο Tassin, «μόλις τροφοδοτήσαμε τον υπερ-εγκέφαλο με πληροφορίες για τους νόμους της φυσικής, έγινε αμέσως πολύ πιο έξυπνος». Η ενσωμάτωση αυτή απέκλεισε εντελώς την πιθανότητα μακροσκοπικών σφαλμάτων. Η AI πλέον “γνωρίζει” ότι συγκεκριμένες αλληλεπιδράσεις φωτός και ύλης είναι αδύνατες και δεν σπαταλά χρόνο υπολογίζοντάς τες.
Σε πρακτικό επίπεδο, η παραγωγή δεδομένων που προηγουμένως απαιτούσε 30 ημέρες συνεχούς λειτουργίας των υπερυπολογιστών, πλέον ολοκληρώνεται σε 3 ημέρες. Επιπλέον, αφού το μοντέλο ολοκληρώσει τον κύκλο προσομοίωσης, μπορεί να εξετάσει οποιαδήποτε νανοφωτονική δομή και να εξάγει τις οπτικές της ιδιότητες σε λιγότερο από ένα χιλιοστό του δευτερολέπτου.
Η νανοφωτονική είναι το κλειδί για τον μετασχηματισμό της σύγχρονης τεχνολογίας συσκευών. Η ικανότητα των επιστημόνων να παρεμβαίνουν στη συμπεριφορά του φωτός σε νανοκλίμακα σημαίνει ότι μπορούν να δημιουργήσουν τεχνητά μεταϋλικά τα οποία δεν υπάρχουν στη φύση. Με την επιτάχυνση των ερευνών χάρη στον νέο «υπερ-εγκέφαλο», ο χρόνος άφιξης εμπορικών εφαρμογών στην αγορά θα μειωθεί δραματικά.
Τα πρώτα πεδία που θα επωφεληθούν περιλαμβάνουν τους φακούς των καμερών των smartphones. Η βιομηχανία αναζητά διαρκώς τρόπους να μειώσει το πάχος των camera modules, εξαλείφοντας το περιβόητο “camera bump”. Χρησιμοποιώντας υπερ-λεπτούς νανοφωτονικούς φακούς, οι κάμερες μπορούν να ενσωματωθούν στο επίπεδο της συσκευής διατηρώντας εξαιρετικά επίπεδα πρόσληψης φωτός και ανάλυσης. Παρόμοιες εφαρμογές θα δούμε και στον σχεδιασμό λεπτότερων, πιο αποδοτικών γυαλιών επαυξημένης πραγματικότητας (AR glasses).
Η σημαντικότερη προέκταση ωστόσο, αφορά την ανάπτυξη των κβαντικών υπολογιστών. Ο έλεγχος φωτονίων με απόλυτη ακρίβεια είναι απαραίτητος για τη δημιουργία κβαντικών επεξεργαστών και συστημάτων οπτικών διασυνδέσεων στα σύγχρονα data centers. Μειώνοντας τον χρόνο ανάπτυξης των κατάλληλων υλικών κατά 90%, τα ακαδημαϊκά ιδρύματα και οι τεχνολογικοί κολοσσοί μπορούν να δοκιμάσουν πολλαπλές γεωμετρίες παραλλαγών στο ίδιο χρονικό διάστημα.