Los sistemas modernos de inteligencia artificial (IA), desde la cirugía robótica hasta el comercio de alta frecuencia, dependen del procesamiento de datos sin procesar en tiempo real. Extraer características importantes rápidamente es importante, pero los procesadores digitales convencionales están alcanzando límites físicos. La electrónica tradicional ya no puede reducir la latencia ni aumentar el rendimiento lo suficiente como para mantenerse al día con las aplicaciones actuales con gran cantidad de datos.
Recurrir a la luz para una informática más rápida
Los investigadores ahora buscan la luz como solución. La computación óptica (que utiliza luz en lugar de electricidad para realizar cálculos complejos) ofrece una manera de aumentar drásticamente la velocidad y la eficiencia. Un enfoque prometedor implica operadores de difracción óptica, estructuras delgadas en forma de placas que realizan operaciones matemáticas cuando la luz las atraviesa. Estos sistemas pueden procesar muchas señales simultáneamente con un bajo consumo de energía. Sin embargo, mantener la luz estable y coherente necesaria para tales cálculos a velocidades superiores a 10 GHz ha resultado extremadamente difícil.
Para superar este desafío, un equipo dirigido por el profesor Hongwei Chen de la Universidad de Tsinghua en China desarrolló un dispositivo innovador conocido como motor de extracción de características ópticas u OFE.2. Su trabajo, publicado Nexo de fotónica avanzadademuestra una nueva forma de realizar la extracción de características ópticas de alta velocidad adecuada para múltiples aplicaciones del mundo real.
¿Cómo?2 Prepara y procesa datos.
Un avance clave en OFE2 Es un módulo innovador de preparación de datos. Entregar señales ópticas paralelas y rápidas a componentes ópticos clave sin perder estabilidad de fase es uno de los problemas más difíciles en este campo. Los sistemas basados en fibra a menudo presentan fluctuaciones de fase no deseadas al dividir y retrasar la luz. El equipo de Tsinghua resolvió esto diseñando un sistema en chip totalmente integrado 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 fases integrada permite a OFE2 Fácilmente reconfigurable para diferentes tareas computacionales.
Una vez preparadas, las señales ópticas pasan a través de un operador de difracción que extrae las características. Este proceso es similar a una multiplicación de 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 se pueden dirigir a puertos de salida seleccionados, habilitando OFE.2 Captar cambios sutiles en los datos de entrada a lo largo del tiempo.
Rendimiento óptico sin precedentes
Operando a unos impresionantes 12,5 GHz, OFE2 logra una única multiplicación de matriz-vector en sólo 250,5 picosegundos, el resultado más rápido conocido para un cálculo óptico de este tipo. “Creemos firmemente que este trabajo proporciona un punto de referencia importante para hacer avanzar la computación de difracción óptica integrada para superar las velocidades de 10 GHz en aplicaciones del mundo real”, dijo Chen.
El equipo de investigación probó OFE2 en múltiples dominios. En el procesamiento de imágenes, extrae con éxito características de los bordes de los datos visuales, creando mapas emparejados de “relieve y grabado” que mejoran la clasificación de imágenes y aumentan la precisión en tareas como la detección de órganos en tomografías computarizadas. Sistema usando OFE2 Se requieren menos parámetros electrónicos que los modelos de IA estándar, lo que demuestra que el preprocesamiento óptico puede hacer que las redes de IA híbridas sean más rápidas y eficientes.
El partido también aplicó OFE2 En el trading digital, donde procesa datos de mercado en vivo para generar acciones de compra y venta rentables. Después de ser entrenado con la técnica optimizada, OFE2 Convierte las señales de precios entrantes directamente en decisiones comerciales, logrando rendimientos consistentes. Debido a que estos cálculos se realizan a la velocidad de la luz, los operadores pueden aprovechar las oportunidades casi sin demora.
Arrojando luz sobre el futuro de la IA
En conjunto, estos logros marcaron un cambio importante en la informática. La IA traslada las partes más exigentes del procesamiento de chips electrónicos que consumen mucha energía a sistemas fotónicos ultrarrápidos, tecnologías como OFE2 Podría marcar el comienzo de una nueva era de IA de bajo consumo y en tiempo real. “Los avances presentados en nuestra investigación impulsan a los operadores de difracción integrada a velocidades más altas, brindando soporte para servicios computacionales intensivos en áreas como reconocimiento de imágenes, atención médica asistida y finanzas digitales. Esperamos colaborar con socios que tengan necesidades computacionales intensivas en datos”, concluyó Chen.
