La computación óptica a la velocidad de la luz, un avance hacia la IA del futuro
Un equipo de investigadores de la Universidad Aalto demostró la computación tensorial en un solo paso a la velocidad de la luz, un avance significativo para la inteligencia artificial del futuro.
Investigadores de la Universidad Aalto lograron demostrar la computación tensorial en un solo paso a la velocidad de la luz, un avance notable hacia el hardware de inteligencia artificial general de próxima generación, impulsado por la computación óptica en lugar de la electrónica.
Las operaciones tensoriales son fundamentales en casi todas las tecnologías modernas, especialmente en la inteligencia artificial. Estas operaciones van más allá de las matemáticas simples, como las que se utilizan para rotar o reorganizar un cubo Rubik en múltiples dimensiones. Mientras que los humanos y las computadoras clásicas deben realizar estas operaciones paso a paso, la luz puede ejecutarlas todas a la vez.
Hoy en día, cada tarea en la IA, desde el reconocimiento de imágenes hasta el procesamiento del lenguaje natural, depende de operaciones tensoriales. Sin embargo, la explosión de datos ha llevado a que las plataformas digitales convencionales, como las GPU, alcancen sus límites en velocidad, escalabilidad y consumo energético.
Cómo la luz permite cálculos tensoriales instantáneos
Motivados por este problema urgente, un equipo de investigación internacional liderado por el Dr. Yufeng Zhang del Grupo de Fotónica en el Departamento de Electrónica y Nanoingeniería de la Universidad Aalto, desbloqueó un nuevo enfoque que realiza cálculos tensoriales complejos utilizando una sola propagación de luz. El resultado es la computación tensorial en un solo paso, lograda a la velocidad de la luz.
La investigación fue publicada en Nature Photonics.
«Nuestro método realiza las mismas operaciones que las GPU actuales, como convoluciones y capas de atención, pero las ejecuta a la velocidad de la luz», afirmó el Dr. Zhang. «En lugar de depender de circuitos electrónicos, utilizamos las propiedades físicas de la luz para realizar muchos cálculos simultáneamente».
Para lograr esto, los investigadores codificaron datos digitales en la amplitud y fase de las ondas de luz, convirtiendo efectivamente los números en propiedades físicas del campo óptico. Cuando estos campos de luz interactúan y se combinan, realizan naturalmente operaciones matemáticas como multiplicaciones de matrices y tensores, que son fundamentales en los algoritmos de aprendizaje profundo.
Al introducir múltiples longitudes de onda de luz, el equipo amplió este enfoque para manejar operaciones tensoriales de orden superior.
Impacto potencial y aplicaciones futuras
«Imagina que eres un oficial de aduanas que debe inspeccionar cada paquete a través de múltiples máquinas con diferentes funciones y luego clasificarlos en los contenedores correctos», explica Zhang.
«Normalmente, procesarías cada paquete uno por uno. Nuestro método de computación óptica fusiona todos los paquetes y todas las máquinas juntos; creamos múltiples ‘ganchos ópticos’ que conectan cada entrada con su salida correcta. Con solo una operación, un paso de luz, todas las inspecciones y clasificaciones ocurren instantáneamente y en paralelo».
Otra ventaja clave de este método es su simplicidad. Las operaciones ópticas ocurren pasivamente a medida que la luz se propaga, por lo que no se necesita control activo ni conmutación electrónica durante el cálculo.
«Este enfoque puede implementarse en casi cualquier plataforma óptica», afirma el profesor Zhipei Sun, líder del Grupo de Fotónica de la Universidad Aalto. «En el futuro, planeamos integrar este marco computacional directamente en chips fotónicos, permitiendo que los procesadores basados en luz realicen tareas complejas de IA con un consumo de energía extremadamente bajo».
El objetivo final es desplegar el método en el hardware o plataformas existentes establecidas por grandes empresas, dice Zhang, quien estima conservadoramente que el enfoque se integrará en tales plataformas dentro de tres a cinco años.
«Esto creará una nueva generación de sistemas de computación óptica, acelerando significativamente las tareas complejas de IA en una multitud de campos», concluye.
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