Дослідники з Массачусетського технологічного інституту зробили несподіваний крок у розвитку обчислювальних технологій: вони навчилися використовувати зайве тепло в електроніці не як проблему, а як інструмент для обчислень. Причому йдеться не про теорію, а про реальні мікроскопічні структури з кремнію, які здатні виконувати математичні операції, потрібні для машинного навчання, з точністю понад 99%.
Зазвичай тепло — це ворог електроніки. Чим потужніший процесор або відеокарта, тим більше енергії витрачається не на корисну роботу, а на нагрівання, з яким доводиться постійно боротися за допомогою систем охолодження. Команда MIT вирішила подивитися на цю проблему з протилежного боку: а що, якщо тепло саме по собі може нести інформацію?
Саме так і народилася ідея «обчислень на теплі». У своїй роботі, опублікованій у журналі Physical Review Applied, інженери показали, що спеціально спроєктовані кремнієві мікроструктури можуть виконувати ключові математичні операції — зокрема множення матриць на вектори. Це базова «цеглинка» більшості алгоритмів машинного навчання, включно з великими мовними моделями.
Ці структури настільки малі, що за розміром їх можна порівняти з порошинкою пилу. Усередині вони мають складну пористу геометрію, створену за допомогою методу зворотного проєктування. Дослідники спочатку задавали, яку саме математичну функцію потрібно отримати, а спеціальне програмне забезпечення саме підбирало форму й внутрішню будову кремнію так, щоб потоки тепла поводилися потрібним чином.
Ключовий виклик полягав у фізиці: тепло завжди рухається від гарячого до холодного, і змусити його «працювати» як електричний сигнал непросто. Щоб обійти це обмеження, команда розділила обчислення на дві частини — позитивну й негативну — і пропускала їх через окремі структури. Додатково інженери змінювали товщину кремнію, щоб точніше контролювати, як саме тепло поширюється всередині матеріалу.
У результаті комп’ютерне моделювання показало вражаючу точність — понад 99%. Це означає, що з погляду математики такі «теплові обчислення» майже не поступаються традиційним електронним схемам.
Втім, самі автори визнають: поки що ця технологія не готова замінити звичайні процесори або прискорювачі штучного інтелекту. Обчислення на теплі мають обмежену швидкість і пропускну здатність, тому для складних нейромереж вони наразі не підходять. Зате в них є інша, дуже практична перевага.
Такі структури можна використовувати для розумного теплового контролю. Вони здатні самі «відчувати» перегрів або температурні градієнти всередині електронних пристроїв — без датчиків, електроживлення чи цифрової логіки. Фактично тепло саме повідомляє, що з ним щось не так.
Наступний крок для команди MIT — створення програмованих теплових структур, які зможуть виконувати послідовні операції, а не лише одну заздалегідь задану функцію. Якщо це вдасться, зайве тепло в електроніці може з часом перетворитися з небажаного побічного ефекту на ще один обчислювальний ресурс.
