Ưu điểm cốt lõi của công nghệ quang học là chúng truyền thông tin mà không có bất kỳ sự can thiệp vật lý nào từ dây cáp.

Trong thời đại ngày nay, các chương trình AI đang được sử dụng trong nhiều hoạt động. Các chương trình này thường yêu cầu máy gia tốc để thực hiện các phép tính nhanh chóng bằng cách sử dụng năng lượng tối thiểu. Hiện tại, trong khi công nghệ quang học về mặt lý thuyết có thể đáp ứng nhu cầu đó, chúng vẫn chưa đạt đến giai đoạn ứng dụng - mặc dù đã trải qua nửa thế kỷ nghiên cứu. Đó là bởi vì điện toán quang học và ra quyết định chưa tiết kiệm thời gian hoặc năng lượng.

Thiết kế các thiết bị tính toán quang học hiện vẫn đang là một thách thức lớn. Mặc dù các phép tính được thực hiện nhanh chóng, nhưng gặp trở ngại khi chuyển các kết quả vào bộ nhớ với cùng tốc độ và cách thức tiết kiệm năng lượng đó.

Các kỹ sư của EPFL đang đi tiên phong trong công nghệ tiết kiệm năng lượng sử dụng sợi quang để tăng hiệu suất của siêu máy tính. Họ giải quyết trở ngại đó bằng cách phát triển một phương pháp học máy tên là SOLO. SOLO là viết tắt của Scalable Optical Learning Operator (Vận hành học quang học) Phương pháp này có thể nhận biết và phân loại thông tin được định dạng dưới dạng hình ảnh hai chiều.

Christophe Moser, Phó Giáo sư về Kỹ thuật vi mô và Quan hệ Công nghiệp tại Viện Công nghệ Liên bang Thụy Sĩ ở Lausanne, cho biết “Mục tiêu của nghiên cứu là giảm nhu cầu năng lượng bằng cách sử dụng các phương pháp xử lý khác, đặc biệt là quang tử. Do đó, chúng tôi xem xét việc sử dụng các sợi quang học để thực hiện một số tính toán nhất định. "

Ugur Tegin, đồng tác giả chính của công trình cho biết, “Các tính toán được thực hiện tự động bằng cách truyền xung ánh sáng bên trong sợi quang. Điều này giúp đơn giản hóa kiến ​​trúc của máy tính, chỉ giữ lại một lớp tế bào thần kinh duy nhất, khiến nó trở thành một hệ thống lai”.

Để thử nghiệm công nghệ mới này, các kỹ sư đã sử dụng một bộ dữ liệu về hình ảnh X-quang của phổi bị ảnh hưởng bởi các bệnh khác nhau, bao gồm cả COVID-19. Họ chạy dữ liệu thông qua SOLO để xác định các cơ quan bị ảnh hưởng bởi vi rút corona 

Họ cho chạy dữ liệu thông qua một hệ thống trí tuệ nhân tạo thông thường với 25 lớp "tế bào thần kinh" để so sánh dữ liệu.

Moser nói, “Cả hai hệ thống đều phân loại tia X tốt như nhau. Tuy nhiên, hệ thống của chúng tôi tiêu thụ ít năng lượng hơn 100 lần. Điều đó đánh dấu lần đầu tiên chúng tôi chứng minh khả năng tiết kiệm điện định lượng. Hiệu suất năng lượng cao hơn của SOLO cũng có thể mở ra cơ hội mới trong các lĩnh vực khác của máy tính quang học cực nhanh. ”

Demetri Psaltis, người đứng đầu Phòng thí nghiệm Quang học của EPFL thuộc Trường Kỹ thuật, cho biết, “Hiện nay hệ thống điện toán quang kết hợp đang nổi lên như một công nghệ mới đầy hứa hẹn. Chúng kết hợp băng thông và tốc độ xử lý quang học với tính linh hoạt của tính toán điện tử. Khi được kết hợp với các chương trình trí tuệ nhân tạo trong robot, kính hiển vi và các nhiệm vụ tính toán trực quan khác, các hệ thống lai này có thể tạo được một số khả năng biến đổi mà trước đây chưa từng có."