Investigadores de la Universidad Aalto, en Finlandia, comprobaron que la inteligencia artificial a la velocidad de la luz se ha convertido en una posibilidad

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Las operaciones con tensores constituyen la base de casi todas las tecnologías modernas, especialmente de la inteligencia artificial, pero van más allá de las matemáticas básicas que conocemos. Imaginemos las matemáticas que hay detrás de rotar, cortar o reordenar un cubo de Rubik en múltiples dimensiones. Mientras que los humanos y las computadoras clásicas deben realizar estas operaciones paso a paso, la luz puede realizarlas todas a la vez.

Mientras que los humanos y las computadoras clásicas deben realizar operaciones con tensores paso a paso, la luz puede hacerlas todas simultáneamente. Crédito de la imagen: Photonics group / Aalto University

Hoy en día, todas las tareas de IA, desde el reconocimiento de imágenes hasta el procesamiento del lenguaje natural, se basan en operaciones con tensores. Sin embargo, la explosión de datos ha llevado a las plataformas de computación digital convencionales, como las GPU, al límite en cuanto a velocidad, escalabilidad y consumo energético.

Motivada por este acuciante problema, una colaboración internacional de investigación liderada por el Dr. Yufeng Zhang del Grupo de Fotónica del Departamento de Electrónica y Nanoingeniería de la Universidad Aalto ha descubierto un nuevo método que realiza cálculos tensoriales complejos utilizando una sola propagación de luz. El resultado es la computación tensorial de un solo disparo, lograda a la velocidad de la luz.

«Nuestro método realiza el mismo tipo de operaciones que las GPU actuales, como convoluciones y capas de atención, pero 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 lograrlo, los investigadores codificaron datos digitales en la amplitud y la fase de las ondas de luz, convirtiendo así los números en propiedades físicas del campo óptico. Cuando estos campos de luz interactúan y se combinan, realizan de forma natural operaciones matemáticas como multiplicaciones de matrices y tensores, que constituyen la base de los algoritmos de aprendizaje profundo. Al introducir múltiples longitudes de onda de luz, el equipo amplió este enfoque para manejar operaciones con tensores de orden superior.

«Imagínese que es un funcionario de aduanas que debe inspeccionar cada paquete a través de múltiples máquinas con diferentes funciones y luego clasificarlos en los contenedores correctos», explicó Zhang. «Normalmente, procesaría cada paquete uno por uno. Nuestro método de computación óptica integra todos los paquetes y todas las máquinas: creamos múltiples “enlaces ópticos” que conectan cada entrada con su salida correcta. Con una sola operación, un solo paso de luz, todas las inspecciones y la clasificación se realizan instantáneamente y en paralelo».

Otra ventaja clave de este método es su simplicidad. Las operaciones ópticas ocurren de forma pasiva a medida que la luz se propaga, por lo que no se necesita ningún control activo ni conmutación electrónica durante el cálculo.

«Este enfoque se puede implementar en prácticamente cualquier plataforma óptica», afirmó 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, lo que permitirá que los procesadores basados en luz realicen tareas complejas de IA con un consumo de energía extremadamente bajo».

Demostración y evaluación del método. Crédito de la imagen: Yufeng Zhang / Universidad Aalto

En última instancia, el objetivo es implementar el método en el hardware o las plataformas existentes establecidas por las principales empresas, afirmó Zhang, quien estima de forma conservadora que el enfoque se integrará en esas plataformas en un plazo de 3 a 5 años.

“Esto creará una nueva generación de sistemas de computación óptica, acelerando significativamente las tareas complejas de IA en una miríada de campos”, concluyó.

La investigación fue publicada ayer en Nature Photonics.

Citas
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El estudio Direct tensor processing with coherent light (Procesamiento directo de tensores con luz coherente) fue publicado en la revistaNature Photonics. Autores: Yufeng Zhang, Xiaobing Liu, Chenguang Yang, Jinlong Xiang, Hao Yan, Tianjiao Fu, Kaizhi Wang, Yikai Su, Zhipei Sun & Xuhan Guo
El artículo AI at the speed of light just became a possibility fue publicado en el sitio web de la Universidad Aalto

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