Nuevo chip fotónico para inteligencia artificial

El uso de sistemas de inteligencia artificial está creciendo de manera espectacular, para infinidad de tareas que van desde el reconocimiento facial hasta la traducción de idiomas. Sin embargo, esto conlleva un enorme consumo de electricidad que sigue aumentando, lo que plantea serios desafíos para la eficiencia energética y la sostenibilidad. Un nuevo chip podría ayudar a solucionar este problema, gracias a utilizar luz, en vez de tan solo electricidad, para realizar una de las tareas de la inteligencia artificial que más energía consume. Además de reducir drásticamente el consumo de energía, el chip también incrementa la velocidad de procesamiento.

Este nuevo chip de silicio que utiliza luz y también electricidad, es obra de un equipo encabezado por Hangbo Yang, de la Universidad de Florida en Estados Unidos.

El chip está diseñado para realizar operaciones de convolución, una función fundamental del aprendizaje automático que permite a los sistemas de inteligencia artificial detectar patrones en imágenes, vídeos y texto. Estas operaciones suelen requerir una potencia de cálculo considerable. Al integrar componentes ópticos directamente en un chip de silicio, los investigadores han creado un sistema que realiza convoluciones mediante luz láser y lentes microscópicas, lo que reduce drásticamente el consumo de energía y acelera el procesamiento.

En las pruebas, el prototipo de chip clasificó dígitos escritos a mano con una precisión de aproximadamente el 98%, comparable a la de los chips electrónicos tradicionales.

El sistema utiliza dos conjuntos de lentes miniaturizadas, que son versiones planas y ultradelgadas de las lentes instaladas en los faros y que han sido fabricadas mediante técnicas estándar de fabricación de semiconductores. Estas lentes son más estrechas que el grosor de un cabello humano y están grabadas directamente en el chip.

El nuevo chip, gracias a sus lentes miniaturizadas, es capaz de realizar cálculos utilizando luz en vez de tan solo electricidad, lo que aumenta enormemente la eficiencia energética y reduce el tiempo de ejecución computacional de tareas comunes de inteligencia artificial. (Imagen: Hangbo Yang / University of Florida)

Para realizar una convolución, los datos de aprendizaje automático se convierten primero en luz láser en el chip. La luz pasa a través de las lentes, que realizan la transformación matemática. El resultado se convierte de nuevo en una señal digital para completar la tarea de la inteligencia artificial.

“Esta es la primera vez que alguien implementa este tipo de computación óptica en un chip y lo aplica a una red neuronal de inteligencia artificial”, destaca Yang.

El equipo también ha demostrado que el chip puede procesar múltiples flujos de datos simultáneamente mediante láseres de diferentes colores.

Yang y sus colegas exponen los detalles técnicos de su nuevo chip en la revista académica Advanced Photonics, bajo el título “Near-energy-free photonic Fourier transformation for convolution operation acceleration”. (Fuente: NCYT de Amazings)