Yapay zeka uygulamalarında enerji verimliliği vaat eden analog optik bilgisayarlar, şimdiye kadar yalnızca küçük ölçekli görüntü işleme testlerinde deneniyordu. Yeni bir araştırma, bu teknolojinin gerçek dünya verilerindeki performansını test etmek için 5,84 milyon ABD mortgage onay kaydını kullandı.
Araştırmacılar, analog optik bilgisayarın dijital ikizini mortgage onaylama sınıflandırması üzerinde test etti ve doğruluk kaybının üç temel kaynağını belirledi. Orijinal 19 özellik kullanılarak yapılan testte, analog optik bilgisayar 5.126 parametre (bunların 1.024'ü optik) ile %94,6 dengeli doğruluk oranına ulaştı. Bu sonuç, %97,9 doğruluk oranına sahip XGBoost algoritmasından 3,3 puanlık bir farkla geride kaldı.
Çalışmanın dikkat çekici bulgularından biri, optik çekirdeğin 16 kanaldan 48 kanala genişletilmesinin performans farkını yalnızca 0,5 puan azaltmasıydı. Bu durum, sınırlamanın donanımsal değil mimari kökenli olduğunu işaret ediyor.
Tüm modeller aynı 127-bit ikili kodlama ile sınırlandırıldığında, her model %89,4-89,6 aralığında performans gösterdi. Kodlama maliyeti dijital modeller için 8 puan, analog optik bilgisayar için ise 5 puan olarak hesaplandı. Yedi farklı donanımsal kusur kalibre edilerek test edildi ve bu kusurların ölçülebilir bir performans cezası oluşturmadığı gözlendi.