El Nuevo Procesador Fotónico Promete Cálculos de IA Más Rápidos y Eficientes en Energía

Investigadores del MIT han desarrollado un nuevo chip fotónico que podría mejorar significativamente la velocidad y la eficiencia energética de los cálculos de inteligencia artificial IA, según se informó el lunes en un comunicado de prensa del MIT.

Este chip utiliza la luz para realizar las operaciones esenciales de las redes neuronales profundas, un tipo de modelo de aprendizaje automático, ofreciendo una alternativa más rápida a los procesadores electrónicos tradicionales. Las redes neuronales profundas se utilizan en una amplia gama de aplicaciones de IA, desde el reconocimiento de imágenes hasta el procesamiento del lenguaje natural, dijo el MIT.

Estos modelos requieren una potencia computacional significativa y, a medida que se vuelven más complejos, pueden superar las capacidades del hardware electrónico convencional.

Sin embargo, el nuevo procesador fotónico aborda este desafío aprovechando la luz para realizar cálculos en lugar de la electricidad, lo que le permite funcionar de manera más eficiente, según el MIT.

El chip fotónico realiza tareas clave como la multiplicación de matrices, una operación crucial en el aprendizaje profundo, utilizando luz. Este proceso, que normalmente sería manejado por circuitos eléctricos, se realiza ópticamente en el chip, dice el MIT.

Como resultado, el chip es capaz de completar estos cálculos en menos de la mitad de un nanosegundo, logrando más del 92% de precisión. Este rendimiento está a la par con el hardware electrónico tradicional pero con mucha mayor eficiencia energética, según lo informado por el MIT.

Uno de los retos en la creación de este chip fue incorporar operaciones no lineales, que son esenciales para que los modelos de aprendizaje profundo reconozcan patrones complejos, explicó el MIT.

La luz por sí sola no suele ser adecuada para estas operaciones, por lo que los investigadores diseñaron componentes especializados llamados unidades de función óptica no lineal (NOFUs, por sus siglas en inglés) que permiten que el chip realice estas tareas combinando luz y una entrada eléctrica mínima, según el MIT.

Este avance podría tener implicaciones importantes para las aplicaciones de IA que requieren un procesamiento rápido, como en navegación, telecomunicaciones e investigación científica.

La capacidad de realizar tareas de aprendizaje automático en tiempo real con un uso mínimo de energía abre posibilidades para sistemas de IA más eficientes y escalables. El chip fue fabricado utilizando procesos estándar de fabricación de semiconductores, lo que significa que podría producirse a gran escala utilizando la tecnología existente.

El MIT afirma que el trabajo futuro se centrará en integrar el chip con otros sistemas, como cámaras y dispositivos de comunicación, para explorar más a fondo sus aplicaciones prácticas.

En general, este nuevo procesador fotónico representa un paso adelante en el desarrollo de sistemas de IA más eficientes y rápidos, lo que podría conducir a avances en diversos campos, incluyendo vehículos autónomos, diagnósticos médicos y más.