NotiPress<\/p>\n\n\n\n
Un equipo internacional de cient\u00edficos logr\u00f3 ejecutar c\u00e1lculos complejos de inteligencia artificial mediante propagaci\u00f3n de luz, sin utilizar componentes electr\u00f3nicos. Este avance, liderado por investigadores de la Universidad Aalto en Finlandia, permite procesar operaciones tensoriales en un solo paso, lo que representa una innovaci\u00f3n significativa en el desarrollo de hardware \u00f3ptico para inteligencia artificial general.<\/p>\n\n\n\n
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Las operaciones con tensores forman la base matem\u00e1tica detr\u00e1s de tecnolog\u00edas modernas, incluyendo el reconocimiento de im\u00e1genes, la traducci\u00f3n autom\u00e1tica y otros sistemas de procesamiento de lenguaje natural. Tradicionalmente, estas operaciones requieren circuitos electr\u00f3nicos y consumo energ\u00e9tico elevado. Seg\u00fan el equipo, su nuevo m\u00e9todo permite reemplazar estos sistemas con luz, eliminando la necesidad de conmutaci\u00f3n el\u00e9ctrica durante el c\u00e1lculo.<\/p>\n\n\n\n
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“Nuestro m\u00e9todo realiza el mismo tipo de operaciones que las GPU actuales, como convoluciones y capas de atenci\u00f3n, pero a la velocidad de la luz”, afirm\u00f3 el Dr. Yufeng Zhang, autor principal del estudio y miembro del Grupo de Fot\u00f3nica de la Universidad Aalto. “En lugar de depender de circuitos electr\u00f3nicos, utilizamos las propiedades f\u00edsicas de la luz para realizar muchos c\u00e1lculos simult\u00e1neamente”.<\/p>\n\n\n\n
La t\u00e9cnica consiste en codificar los datos digitales en la amplitud y la fase de ondas luminosas, convirtiendo los valores num\u00e9ricos en propiedades f\u00edsicas del campo \u00f3ptico. Cuando estas ondas interact\u00faan, ejecutan de forma natural operaciones como multiplicaciones de matrices y tensores, fundamentales para los algoritmos de aprendizaje profundo. Esta computaci\u00f3n tensorial de un solo disparo permite procesar informaci\u00f3n de manera paralela y con m\u00ednima p\u00e9rdida energ\u00e9tica.<\/p>\n\n\n\n
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Para ampliar la capacidad del sistema, los investigadores introdujeron m\u00faltiples longitudes de onda, permitiendo as\u00ed el manejo de tensores de orden superior. Zhang compar\u00f3 el proceso con una inspecci\u00f3n aduanera paralela: “Imag\u00ednese que es un funcionario de aduanas que debe inspeccionar cada paquete a trav\u00e9s de m\u00faltiples m\u00e1quinas con diferentes funciones y luego clasificarlos en los contenedores correctos. Normalmente, procesar\u00eda cada paquete uno por uno. Nuestro m\u00e9todo de computaci\u00f3n \u00f3ptica integra todos los paquetes y todas las m\u00e1quinas: creamos m\u00faltiples ‘enlaces \u00f3pticos’ que conectan cada entrada con su salida correcta. Con una sola operaci\u00f3n, un solo paso de luz, todas las inspecciones y la clasificaci\u00f3n se realizan instant\u00e1neamente y en paralelo”.<\/p>\n\n\n\n
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Otro aspecto destacado es la simplicidad operativa del sistema. “Este enfoque se puede implementar en pr\u00e1cticamente cualquier plataforma \u00f3ptica”, se\u00f1al\u00f3 el profesor Zhipei Sun, tambi\u00e9n de la Universidad Aalto. Seg\u00fan el equipo, la intenci\u00f3n es integrar esta tecnolog\u00eda en chips fot\u00f3nicos, lo que permitir\u00eda realizar tareas complejas de IA con un consumo energ\u00e9tico extremadamente bajo.<\/p>\n\n\n\n
Zhang estim\u00f3 que el m\u00e9todo podr\u00eda ser adoptado por plataformas industriales en un plazo de tres a cinco a\u00f1os. “Esto crear\u00e1 una nueva generaci\u00f3n de sistemas de computaci\u00f3n \u00f3ptica, acelerando significativamente las tareas complejas de IA en una mir\u00edada de campos”, concluy\u00f3.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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