Ochenta años después de la creación de ENIAC, la primera computadora electrónica de uso general del mundo, investigadores de la Universidad de Pensilvania están explorando una nueva forma de impulsar el futuro de la informática. En lugar de depender exclusivamente de los electrones, que han formado la columna vertebral de las computadoras desde la década de 1940, los científicos ahora están recurriendo a la luz.
ENIAC, desarrollado por los investigadores de Penn J. Presper Eckert y John Mauchly, ayudó a marcar el comienzo de la era moderna de la informática mediante el uso del flujo de electrones para resolver problemas matemáticos complejos. Ese mismo mecanismo electrónico todavía impulsa las computadoras, los teléfonos inteligentes y los sistemas de inteligencia artificial de hoy en día. Pero a medida que la demanda de inteligencia artificial aumenta, los límites del hardware basado en electrones se vuelven más difíciles de ignorar.
¿Por qué los electrones alcanzan sus límites?
Los electrones transportan una carga eléctrica, lo que plantea varios desafíos en los chips de computadora modernos. A medida que se mueven a través de la materia, generan calor y encuentran resistencia que disipa la energía. Estos problemas se vuelven más difíciles a medida que los chips se vuelven más complejos y procesan grandes cantidades de datos para aplicaciones de inteligencia artificial.
Los investigadores dirigidos por el físico Bo Jane de Penn en la Facultad de Artes y Ciencias creen que los fotones, las partículas que forman la luz, pueden ayudar a resolver algunos de estos problemas.
“Debido a que tienen carga neutra y masa en reposo cero, los fotones pueden transportar información rápidamente a largas distancias con una pérdida mínima, dominando la tecnología de las comunicaciones”, explica Li He, coautor del artículo publicado. carta de revisión física y es ex investigador postdoctoral en el Jane Lab. “Pero esa neutralidad significa que apenas interactúan con su entorno, lo que los hace malos en la lógica de conmutación de señales de la que dependen las computadoras”.
En otras palabras, la luz es excelente para transportar información de manera rápida y eficiente, pero tiene dificultades con las operaciones de conmutación necesarias para la informática.
Combinando luz y materia para la computación con IA
Para superar este problema, el equipo de Jane creó una cuasipartícula especial llamada excitón-polaritón. La partícula se forma cuando los fotones se acoplan fuertemente a los electrones dentro de un semiconductor atómicamente delgado. Esta combinación permite que la luz se comunique de manera más eficiente, permitiéndole realizar la conmutación de señal necesaria para las tareas informáticas.
El avance podría ser particularmente importante para los sistemas de inteligencia artificial, que consumen grandes cantidades de energía.
Muchos chips fotónicos de IA experimentales ya utilizan la luz para realizar ciertos cálculos a altas velocidades. Sin embargo, cuando estos sistemas necesitan realizar pasos de activación no lineales, como operaciones de toma de decisiones, deben convertir señales luminosas en electrónicas. Esa conversión ralentiza el proceso y aumenta el consumo de energía, reduciendo los beneficios de la computación fotónica.
Utilizando excitones-polaritones, los investigadores de Penn demostraron la conmutación de toda la luz utilizando sólo 4 cuatrillones de julio de energía. Esta cantidad es notablemente pequeña, mucho menor que la energía necesaria para encender brevemente una pequeña luz LED.
Hacia chips de IA más rápidos y eficientes
Si la tecnología puede ampliarse con éxito, podría conducir a chips fotónicos capaces de procesar datos directamente desde las cámaras sin conversiones repetidas entre luz y electricidad. El enfoque podría reducir las enormes demandas de energía de los grandes sistemas de inteligencia artificial y potencialmente respaldar funciones fundamentales de computación cuántica en futuros chips.
Bo Jenn es profesor asociado presidencial Jean K. Lee en el Departamento de Física y Astronomía de la Facultad de Artes y Ciencias de la Universidad de Pensilvania.
Lee fue investigador postdoctoral en el Zen Lab de Penn Arts and Sciences. Actualmente es profesor asistente en la Universidad Estatal de Montana.
Otros autores del estudio incluyen a Zhi Wang y Bumho Kim de la Facultad de Artes y Ciencias de la Universidad de Pensilvania.
La investigación contó con el apoyo de la Oficina de Investigación Naval de EE. UU. (N00014-20-1-2325 y N00014-21-1-2703) y la Fundación Sloan.
