Un procesador óptico revolucionario permite a la IA calcular a la velocidad de la luz

Los sistemas modernos de inteligencia artificial (IA), que abarcan desde la cirugía robótica hasta el trading de alta frecuencia, dependen de procesar flujos de datos en tiempo real. La extracción rápida de características importantes resulta crucial, pero los procesadores digitales convencionales han alcanzado límites físicos. La electrónica tradicional ya no puede reducir la latencia ni aumentar el rendimiento lo suficiente para satisfacer las demandas de las aplicaciones actuales, que manejan grandes volúmenes de datos.

La solución en la luz para un cómputo más rápido

Ante este desafío, los investigadores han comenzado a explorar la luz como una posible solución. El cómputo óptico, que utiliza luz en lugar de electricidad para realizar cálculos complejos, ofrece una forma de aumentar drásticamente la velocidad y la eficiencia. Un enfoque prometedor implica el uso de operadores de difracción óptica, estructuras delgadas que realizan operaciones matemáticas a medida que la luz las atraviesa. Estos sistemas pueden procesar múltiples señales simultáneamente con un bajo consumo energético. Sin embargo, mantener la luz coherente y estable a velocidades superiores a 10 GHz ha resultado extremadamente complicado.

Para superar este obstáculo, un equipo liderado por el profesor Hongwei Chen en la Universidad de Tsinghua en China desarrolló un dispositivo innovador conocido como el Motor de Extracción de Características Ópticas, o OFE². Su trabajo, publicado en Advanced Photonics Nexus, demuestra una nueva forma de realizar la extracción de características ópticas a alta velocidad, adecuada para diversas aplicaciones del mundo real.

Cómo OFE² prepara y procesa datos

Un avance clave en OFE² es su módulo de preparación de datos innovador. Proveer señales ópticas rápidas y paralelas a los componentes ópticos centrales sin perder la estabilidad de fase es uno de los problemas más difíciles en este campo. Los sistemas basados en fibra a menudo introducen fluctuaciones de fase no deseadas al dividir y retrasar la luz. El equipo de Tsinghua resolvió esto diseñando un sistema completamente integrado en chip con divisores de potencia ajustables y líneas de retardo precisas. Esta configuración convierte datos en serie en varios canales ópticos sincronizados. Además, una matriz de fase integrada permite que OFE² se reconfigure fácilmente para diferentes tareas computacionales.

Una vez preparados, las señales ópticas pasan a través de un operador de difracción que realiza la extracción de características. Este proceso es similar a una multiplicación matriz-vector, donde las ondas de luz interactúan para crear "puntos brillantes" enfocados en puntos de salida específicos. Al ajustar la fase de la luz de entrada, estos puntos pueden dirigirse hacia puertos de salida elegidos, permitiendo que OFE² capture variaciones sutiles en los datos de entrada a lo largo del tiempo.

Rendimiento óptico récord

Funcionando a una impresionante velocidad de 12.5 GHz, OFE² logra una única multiplicación matriz-vector en solo 250.5 picosegundos, el resultado más rápido conocido para este tipo de cómputo óptico. "Creemos firmemente que este trabajo establece un importante punto de referencia para avanzar en la computación óptica integrada de difracción para superar la tasa de 10 GHz en aplicaciones del mundo real", afirmó Chen.

El equipo de investigación probó OFE² en múltiples dominios. En el procesamiento de imágenes, logró extraer características de bordes de datos visuales, creando mapas de "relieve y grabado" que mejoraron la clasificación de imágenes y aumentaron la precisión en tareas como la identificación de órganos en tomografías computarizadas. Los sistemas que utilizaron OFE² requirieron menos parámetros electrónicos que los modelos de IA estándar, demostrando que el preprocesamiento óptico puede hacer que las redes de IA híbridas sean más rápidas y eficientes.

El equipo también aplicó OFE² al trading digital, donde procesó datos de mercado en tiempo real para generar acciones de compra y venta rentables. Tras ser entrenado con estrategias optimizadas, OFE² convirtió señales de precios entrantes directamente en decisiones de trading, logrando retornos consistentes. Dado que estos cálculos ocurren a la velocidad de la luz, los traders pudieron actuar sobre oportunidades con casi ninguna demora.

Iluminando el camino hacia el futuro de la IA

Estos logros indican un cambio significativo en la computación. Al trasladar las partes más exigentes del procesamiento de IA de chips electrónicos que consumen mucha energía a sistemas fotónicos ultrarrápidos, tecnologías como OFE² podrían dar paso a una nueva era de IA en tiempo real y de bajo consumo energético. "Los avances presentados en nuestro estudio elevan los operadores de difracción integrados a una tasa superior, brindando soporte para servicios computacionales intensivos en áreas como el reconocimiento de imágenes, la atención médica asistida y las finanzas digitales. Esperamos colaborar con socios que tengan necesidades computacionales intensivas en datos", concluyó Chen.

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