Delapan puluh tahun setelah penciptaan ENIAC, komputer elektronik serba guna pertama di dunia, para peneliti di Universitas Pennsylvania sedang menjajaki cara baru untuk mendukung masa depan komputasi. Alih-alih bergantung sepenuhnya pada elektron, yang telah menjadi tulang punggung komputer sejak tahun 1940-an, para ilmuwan kini beralih ke cahaya.
ENIAC, yang dikembangkan oleh peneliti Penn J. Presper Eckert dan John Mauchly, membantu meluncurkan era komputasi modern dengan menggunakan aliran elektron untuk memecahkan masalah matematika yang kompleks. Pendekatan elektronik yang sama masih mendukung komputer, ponsel pintar, dan sistem AI hingga saat ini. Namun seiring dengan semakin banyaknya tuntutan terhadap kecerdasan buatan, keterbatasan perangkat keras elektronik menjadi semakin sulit untuk diabaikan.
Mengapa elektron mencapai batasnya
Elektron membawa muatan listrik, yang menimbulkan beberapa tantangan dalam chip komputer modern. Saat bergerak melalui material, mereka menghasilkan panas dan menghadapi hambatan yang membuang energi. Masalah-masalah ini menjadi lebih sulit karena chip menjadi lebih kompleks dan memproses data dalam jumlah besar untuk aplikasi AI.
Para peneliti yang dipimpin oleh fisikawan Penn Bo Zhen di School of Arts & Sciences percaya bahwa foton, partikel penyusun cahaya, dapat membantu memecahkan beberapa masalah ini.
“Karena muatannya netral dan tidak memiliki massa diam, foton dapat membawa informasi dengan cepat dalam jarak jauh dengan kehilangan yang minimal, sehingga mendominasi teknologi komunikasi,” kata Li He, salah satu penulis makalah yang diterbitkan di Surat Pemeriksaan Fisik dan mantan peneliti postdoctoral di Zhen Lab. “Tetapi netralitas ini berarti mereka hampir tidak berinteraksi dengan lingkungannya, membuat mereka buruk dalam logika peralihan sinyal yang diandalkan oleh komputer.”
Dengan kata lain, cahaya sangat bagus dalam mengirimkan informasi dengan cepat dan efisien, namun ia kesulitan dalam melakukan operasi peralihan yang diperlukan untuk komputasi.
Menggabungkan cahaya dan materi untuk komputasi AI
Untuk mengatasi masalah ini, tim Zhen mengembangkan kuasipartikel khusus yang disebut eksiton-polarisasi. Partikel terbentuk ketika foton terikat kuat pada elektron di dalam bahan semikonduktor yang atomnya tipis. Kombinasi ini memungkinkan cahaya berinteraksi lebih efisien, sehingga mampu melakukan peralihan sinyal yang diperlukan untuk tugas komputasi.
Kemajuan ini bisa menjadi sangat penting bagi sistem kecerdasan buatan, yang mengonsumsi energi dalam jumlah besar.
Banyak chip fotonik AI eksperimental sudah menggunakan cahaya untuk melakukan beberapa perhitungan berkecepatan tinggi. Namun, ketika sistem ini perlu melakukan langkah-langkah aktivasi nonlinier, seperti operasi pengambilan keputusan, sistem ini biasanya perlu mengubah sinyal cahaya kembali menjadi sinyal elektronik. Konversi ini memperlambat proses dan meningkatkan konsumsi energi, sehingga mengurangi manfaat komputasi fotonik.
Dengan menggunakan polariton eksiton, para peneliti Penn mendemonstrasikan peralihan semua cahaya hanya dengan menggunakan energi sekitar 4 kuadriliun joule. Jumlah ini luar biasa kecil, jauh lebih sedikit dibandingkan energi yang dibutuhkan untuk menyalakan lampu LED kecil dalam waktu singkat.
Menuju chip AI yang lebih cepat dan efisien
Jika teknologi ini berhasil ditingkatkan skalanya, hal ini dapat menghasilkan chip fotonik yang dapat memproses informasi langsung dari kamera tanpa perlu melakukan konversi berulang antara cahaya dan listrik. Pendekatan ini juga dapat mengurangi permintaan energi yang sangat besar dari sistem AI yang besar dan berpotensi mendukung fungsi komputasi kuantum dasar pada chip masa depan.
Bo Zhen adalah Profesor Madya Kepresidenan Jin K. Lee di Departemen Fisika dan Astronomi di Sekolah Tinggi Seni dan Sains di Universitas Pennsylvania.
Li He adalah peneliti pascadoktoral di Lab Zhen di Penn Arts & Sciences. Dia saat ini menjadi asisten profesor di Montana State University.
Penulis studi lainnya termasuk Zhi Wang dan Bumho Kim dari School of Arts & Sciences di University of Pennsylvania.
Penelitian ini didukung oleh Kantor Penelitian Angkatan Laut Amerika Serikat (N00014-20-1-2325 dan N00014-21-1-2703) dan Sloan Foundation.
