Los sistemas que sirven de soporte físico a las redes neurales profundas empleadas en las más exigentes aplicaciones actuales de inteligencia artificial se han vuelto tan grandes y complejos que está comenzando a toparse con los límites del hardware tradicional de la computación electrónica.
El hardware fotónico, que puede ejecutar con luz, en lugar de con electrones, los cálculos requeridos por el aprendizaje automático (una modalidad de inteligencia artificial) ofrece una alternativa más rápida y eficiente desde el punto de vista energético.
Sin embargo, hay algunos tipos de cálculos de redes neuronales que un dispositivo fotónico no puede realizar, ya que requieren el uso de componentes electrónicos fuera del chip u otras técnicas que dificultan la velocidad y la eficiencia.
Apoyándose en una década de investigación, un equipo encabezado por Saumil Bandyopadhyay, del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en Estados Unidos, ha desarrollado un nuevo procesador fotónico que supera estos obstáculos.
Bandyopadhyay y sus colegas han fabricado y demostrado un procesador fotónico que puede realizar todos los cálculos importantes de una red neural profunda ópticamente en el chip.
En las pruebas, el dispositivo óptico fue capaz de realizar los cálculos clave para una tarea de clasificación mediante aprendizaje automático en menos de medio nanosegundo, con una precisión superior al 92%, un rendimiento equiparable al del hardware tradicional.
El chip, compuesto por módulos interconectados que forman una red neural óptica, se fabrica mediante procesos que ya se usan en la industria, lo que facilitaría la producción a gran escala de procesadores de este tipo y su integración en la electrónica existente.
Fuente: noticiasdelaciencia.com
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