מפעילים אופטיים לא־קווים רה‑קונפיגורביליים בסף פמטו‑ג'ול לרשתות עצביות אופטיות בפולסים של פסיקו‑שניות

מדוע פרצי אור זעירים יכולים להניע את הבינה המלאכותית של המחר

הבינה המלאכותית של היום פועלת על חוות גדולות של שבבים אלקטרוניים צורכי־אנרגיה. ככל שאנו דורשים טלפונים, רכבים ומרכזי נתונים חכמים יותר, הצריכה והחום הופכים למגבלות מרכזיות. מאמר זה מדווח על שיטה לעשות חלק מהעיבוד הזה באמצעות אור במקום אלקטרונים, בעזרת רכיבים אופטיים זעירים שפועלים כמו מתגי "הפעלה" ברשת עצבית. מתגים אלה פועלים באנרגיות אור קטנות באופן מדהים ובמהירויות עצומות, ומציגים הצצה לחומרה של בינה מלאכותית מהירה וחסכונית באנרגיה.

מאלקטרוניקה איטית וחמה לפוטוניקה מהירה וקרה

שבבי מחשב קונבנציונליים מזיזים מטענים חשמליים דרך חוטי מתכת וטרנזיסטורים. הגישה הזו היטיבה עימנו, אך היא מגיעה לגבולות הן במהירות והן ביעילות האנרגטית. רשתות עצביות אופטיות מחליפות מטענים זזים בפוטונים השולחים מידע במדריכים גליים — למעשה מסלולי אור זעירים על השבב. האור יכול לשאת מידע במהירות, בצבעים רבים בו‑זמנית, ובחימום מועט. עם זאת, כדי לבנות רשת עצבית אופטית מעשית דרוש רכיב מרכזי: מכשיר קומפקטי שמקבל אות אור ומפיקה ממנו גרסה מומרת באופן לא‑קווי, בדיוק כמו שניורון במוח יורה רק כאשר הקלט חוצה סף. עד כה, אלמנטים של "הפעלה" אופטי נטו נטו היו פעמים רבות גדולים מדי, איטיים מדי או צורכי־הספק גבוהים מדי.

מלכודת אור מיקרוסקופית שלומדת לכופף אותות

המחברים מהנדסים תחילה חלל גביש פוטוני מסיליקון — משטח מסורג של סיליקון שמלכד ומאט אור בצבעים ספציפיים. על‑ידי הסדרה מדויקת של שורת חורים הם יוצרים אזור זעיר שבו פולס אור קצר יכול להדהד, ולבנות אינטנסיביות. זה מגביר תכונה עדינה של הסיליקון הנקראת אפקט קר (Kerr), שבה מקדם השבירה של החומר משתנה במעט כאשר האור בפנים נעשה חזק. השינוי הקטן הזה מזיז את השיא הרזוננטי של החלל, ובתמורה משנה כמה מהפולס החולף מצליח לעבור. על‑ידי בחירת אורך גל הקלט ביחס לשיא הרזוננס של החלל, החוקרים יכולים לגרום למכשיר להתנהג כמו מספר עקומות הפעלה המשמשות בלמידת מכונה, כולל התנהגות ליניארית, דמוית ReLU (רקטיפייד ליניאר) ודמוית סיגמוויד. אפילו בגרסה הפשוטה המבוססת על סיליקון בלבד, המפעיל קטן בערך 15 מיקרומטר על 10 מיקרומטר — קטן מגרגר אבק — ומגיב בתוך פחות משתי טריליוניות השנייה.

הוספת גרפן למתגים באנרגיה נמוכה במיוחד

כדי להוריד עוד יותר את סף ההפעלה, הצוות משלב שכבה בעובי אטום יחיד של גרפן על גבי חלל הסיליקון. גרפן סופג אור באופן טבעי, אך בעוצמות גבוהות הספיגה שלו נרכשת: לאחר שמאות רבות של אלקטרונים מושהות, פוטונים נוספים עוברים ביתר קלות. על‑ידי שילוב ספיגת הרוויה הזו עם הגברת האור האיטי של החלל, המכשיר מגיע לאנרגיית רוויה של רק 4 פמטו‑ג'ול — סדר גודל של האנרגיה הנשאת על‑ידי מספר עשרות אלפי פוטוני תקשורת — וזמן תגובה של כ‑1 פסיקו‑שנייה. באורכי גל סמוכים, המבנה יכול עדיין לנצל את אפקט הקיר של הסיליקון כדי לעצב את עקומת ההפעלה לפי דרישה, ולהחליף בין התנהגויות דמויות סיגמוויד, ReLU וכמעט ליניאריות עם ספים נמוכים של כ‑30 פמטו‑ג'ול. במונחי מהירות ואנרגיה נדרשת, מדד ביצוע זה משתפר במדרגים של מספר סדרי גודל ביחס למפעילים אופטיים קודמים על שבב.

בנייה של "מוח" אופטי בפולסים על שבב

בהתבסס על מפעילים אלה כבלוקים בוניים, המחברים מציעים ארכיטקטורת רשת עצבית אופטית מלאה המונעת על‑ידי פולסי אור מהירים במקום קרניים רציפות. לייזר פולסיבי בקצב חזרות גבוה יוצר רכבת של זעזועים בפסיקו‑שניות, המקודדים עם נתונים על‑ידי מודולטורים מהירים ולאחר מכן מופרדים על פני אורכי גל רבים. על השבב, רכיבי חלוקה ברוחב גל ייחודיים מנווטים ומשקלים את הצבעים הללו באמצעות חומרים בעלי שינוי פאזה לא נדיפים שזוכרים את ההגדרות שלהם ללא צריכת כוח. לאחר משקלות ליניאריים, האותות עוברים דרך מפעילי הגרפן‑סיליקון, שמטביעים את התגובה הלא‑קווית הרצויה לפני שהאור מנותב לשכבה הבאה. סימולציות מראות כי, עם אנרגיות הפעלה מתחת לכ‑30 פמטו‑ג'ול, מערכת כזו יכולה להגיע לצפיפויות חישוב של порядка 10^3 טריליון פעולות לשנייה למילימטר רבוע ויעילות אנרגטית בסדר גודל של 10^6 טריליון פעולות לוואט למילימטר רבוע — הרבה מעבר למה שמואפיין במאיצים אלקטרוניים טיפוסיים.

מה זה אומר לבינה המלאכותית היומיומית

כדי לבדוק האם ההפעלות האופטיות האקזוטיות האלה מתנהגות כמו מקבילותיהן האלקטרוניות, הצוות מזין את עקומות ההפעלה שנמדדו למודלים תוכנתיים ומאמן אותם על משימות סיווג סטנדרטיות, מדפוסים דו‑ממדיים פשוטים ועד ספרות יד כתובה (MNIST) ותמונות צבע מורכבות (CIFAR‑10). ההפעלות גרפן‑סיליקון מתאימות או עוקפות תגובות ליניאריות פשוטות, במיוחד במשימות התמונה הקשות יותר, שבהן התנהגות דמוית ReLU מוכיחה עצמה כעוצמתית במיוחד. במילים פשוטות, עבודה זו מראה כי שבב בגודל תמונת כף־אצבע של סיליקון וגרפן ממוקד היטב יכול יום אחד לטפל בצעדים מרכזיים בחישובי בינה מלאכותית בעזרת פרצי אור זעירים במקום חשמל. אם יוגדל וישולב עם טכנולוגיות פוטוניות מבוססות ובשלות, מפעילים לא‑קווים אופטי־טהור כאלה עשויים לסייע לספק חומרה מהירה יותר, קרירה וחסכונית יותר לדורות הבאים של הבינה המלאכותית.

ציטוט: Liu, R., Wang, Z., Zhong, C. et al. Femto-joule threshold reconfigurable all-optical nonlinear activators for picosecond pulsed optical neural networks. Light Sci Appl 15, 128 (2026). https://doi.org/10.1038/s41377-025-02175-4

מילות מפתח: רשתות עצביות אופטיות, פוטוניקה מבוססת גרפן, חללי גביש פוטוני, הפעלה לא־קווית, חומרת בינה מלאכותית חסכונית אנרגטית