Las computadoras que usan luz en lugar de circuitos para realizar cálculos pueden parecer un punto de la trama de un episodio de Star Trek, pero los investigadores han estado trabajando en este novedoso método de computación durante años.
Se llaman computadoras ópticas y laboratorios de todo el mundo están explorando cómo pueden resultar útiles en la vida cotidiana.
Un equipo de investigadores de Penn State reveló el miércoles un papel en la revista Science Advances que examina cómo la computación óptica puede reducir el consumo de energía de los sistemas de inteligencia artificial.
Jingji NiUn profesor de ingeniería en Penn State y autor del artículo, dijo a CNET que el trabajo es una prueba de concepto de cómo la computación óptica podría beneficiar a la industria de la IA en rápido crecimiento en el futuro.
“A veces el progreso proviene de repensar la física familiar con un nuevo objetivo”, dijo Ni. “Al repensar los conceptos clásicos de la óptica a través de la lente de los desafíos modernos de la IA, podemos abrir nuevas direcciones prácticas para un hardware informático rápido y ecológico”.
Impulsando la IA
A medida que la IA se adopta cada vez más para el trabajo y el hogar, la cuestión del consumo de energía de la IA es relevante. Ejecutar productos y servicios de inteligencia artificial como ChatGPT requiere mucha potencia informática y consume mucha energía en el proceso.
Es posible que viva en o cerca de una ciudad donde una empresa de tecnología planea construir un centro de datos, o que su factura mensual de servicios públicos pueda aumentar debido a la alta demanda en la red eléctrica local.
Agencia Internacional de Energía adivinar Se espera que los centros de datos representen aproximadamente el 1,5% del consumo mundial de energía en 2024, y esta cifra ha crecido un 12% anual durante los cinco años anteriores. La AIE adivinar Ese uso de energía del centro de datos podría duplicarse para 2030.
Por eso, utilizar un método de cálculo alternativo para reducir los costos de la IA es una posibilidad atractiva.
velocidad de la luz
Las computadoras ópticas (computadoras que usan luz en lugar de electricidad) todavía existen principalmente en el segmento de la industria tecnológica, donde faltan años para su uso comercial. tienen una idea Desde la década de 1960Las raíces del procesamiento óptico de la información se remontan aún más atrás.
En la mayoría de los laboratorios se emplean verdaderas computadoras ópticas. Pero la transferencia óptica de datos, que transmite datos a través de rápidos pulsos de luz, se utiliza hoy en día en algunos grandes centros de datos y para la transmisión de tierra a avión.
Sin embargo, el uso de la computación óptica en inteligencia artificial es un campo de estudio emergente. Existen desafíos reales para lograr que la luz coopere para que pueda realizar las funciones requeridas por las redes neuronales, un subconjunto de la IA utilizada en productos como los chatbots actuales.
Básicamente, la luz viaja naturalmente en línea recta. Para construir una computadora que pueda procesar datos, se necesita un sistema óptico que genere funciones no lineales. Para que las computadoras ópticas hagan esto, a menudo requieren otros materiales que pueden ser difíciles de fabricar y consumir mucha energía.
“La verdadera no linealidad óptica suele ser débil y de difícil acceso; a menudo requiere láseres de alta potencia o materiales especiales, que añaden complejidad y pueden reducir los beneficios de eficiencia energética de la óptica”, dice Ni. “Nuestro enfoque evita esos requisitos y al mismo tiempo proporciona un rendimiento comparable al de las redes digitales no lineales”.
espejo infinito
Los investigadores de Penn State han encontrado una solución interesante que podría ayudar a las computadoras ópticas a desarrollar funciones no lineales que se adapten mejor a las necesidades de procesamiento de datos de la IA.
El prototipo que construyó el equipo utiliza una configuración de “espejo infinito” que “enlaza pequeños elementos ópticos, codificando datos directamente en un haz de luz”, creando una relación no lineal a lo largo del tiempo. Luego, los patrones de luz se capturan con una cámara microscópica.
“La conclusión clave es que una estructura óptica cuidadosamente diseñada puede producir el comportamiento de entrada-salida no lineal que requiere la IA sin depender de potentes materiales no lineales o láseres de alta potencia”, dice Ni. “Al dejar que la luz ‘reverbere’ a través del sistema, creamos este mapeo no lineal mientras mantenemos el hardware simple, de bajo consumo y rápido”.
La imagen (arriba) muestra cómo la luz se enfoca en una pequeña unidad de procesamiento, lo que permite transferir enormes cadenas de datos computacionales sin utilizar circuitos que consuman mucha energía. El otro diagrama (a continuación) ilustra cómo funciona conceptualmente el proceso del equipo. La entrada de luz se refleja repetidamente a través de lentes y otros dispositivos ópticos, se codifica con cadenas complejas de información y finalmente se enfoca en una cámara que proporciona una salida simplificada.
Es una idea interesante, pero convertir el prototipo en un sistema con aplicaciones en el mundo real requerirá mucho tiempo, trabajo y dinero.
Del laboratorio al centro de datos
Ni reconoce que todavía faltan años para que lleguen las computadoras ópticas con IA.
“Un cronograma realista para alcanzar un prototipo orientado a la industria y una demostración inicial es de entre dos y cinco años, dependiendo del nivel de inversión y la aplicación objetivo”, dijo.
Sin embargo, es un tema candente en el mundo de la informática. Francesca ParmigianiLos chips ópticos algún día podrían funcionar junto con las GPU tradicionales para ayudar a los sistemas de inteligencia artificial a realizar tareas específicas, dijo a CNET el director de investigación de Microsoft Research.
“La computación óptica tiene el potencial de realizar muchas más operaciones en paralelo y a velocidades significativamente más altas que el hardware digital convencional”, afirmó Parmigiani. “Esto puede traducirse en mejoras significativas en la eficiencia energética y una reducción de la latencia de las cargas de trabajo”.
Las computadoras tradicionales que utilizamos para la IA no serán reemplazadas por computadoras ópticas en el corto plazo. Pero dentro de unos años, es posible que las computadoras ópticas puedan integrarse en sistemas de inteligencia artificial para que funcionen con computadoras normales.
“El objetivo es un enfoque híbrido: la electrónica aún maneja la computación, la memoria y el control de propósito general, mientras que la óptica puede acelerar cálculos específicos de gran volumen que dominan el consumo de tiempo y energía de la IA”, dijo Ni.
