Los científicos han desarrollado un nuevo enfoque pionero que acelerará rápidamente el aprendizaje automático mediante el uso de la luz.

Un equipo internacional de investigadores, de las universidades de Münster, Oxford, Exeter, Pittsburgh, École Polytechnique Fédérale (EPFL) e IBM Research Zurich — ha desarrollado un chip acelerador de computadora de próxima generación que procesa datos usando luz en lugar de electrónica.

Los resultados se publican en la principal revista científica Naturaleza El miércoles, 6 de enero.

Profesor C. David Wright de la Universidad de Exeter, quien lidera el proyecto de la UE Fun-COMP que financió este trabajo dijo:"Los chips de computadora convencionales se basan en la transferencia electrónica de datos y son comparativamente lentos, pero los procesadores basados ​​en la luz, como el desarrollado en nuestro trabajo, permiten procesar tareas matemáticas complejas a velocidades cientos o incluso miles de veces más rápidas, y con un consumo energético enormemente reducido ".

El equipo de investigadores, dirigido por el Prof. Wolfram Pernice del Instituto de Física y el Centro de Nanociencia Blanda de la Universidad de Münster, dispositivos fotónicos integrados combinados con materiales de cambio de fase (PCM) para ofrecer Multiplicaciones de matriz-vector (MV) energéticamente eficientes.

Las multiplicaciones de MV se encuentran en el corazón de la informática moderna, desde la inteligencia artificial hasta el aprendizaje automático y el procesamiento de redes neuronales, y el imperativo de realizar dichos cálculos a velocidades cada vez mayores. pero con un consumo de energía cada vez menor, está impulsando el desarrollo de una clase completamente nueva de chips de procesador, las llamadas unidades de procesamiento tensorial (TPU).

El equipo desarrolló un nuevo tipo de TPU fotónico, uno capaz de realizar múltiples multiplicaciones de MV simultáneamente y en paralelo. utilizando un peine de frecuencia basado en chips como fuente de luz, junto con multiplexación por división de longitud de onda.

Los elementos de la matriz se almacenaron utilizando PCM, el mismo material que se utiliza actualmente para los discos ópticos DVD y BluRay regrabables, lo que permite conservar los estados de la matriz sin necesidad de un suministro de energía.

En sus experimentos, el equipo utilizó su TPU fotónico en una red neuronal convolucional para el reconocimiento de números escritos a mano y para el filtrado de imágenes. "Nuestro estudio es el primero en aplicar peines de frecuencia en el campo de las redes neuronales artificiales, "dice el profesor Wolfram Pernice.

"Nuestros resultados podrían tener una amplia gama de aplicaciones, "explicó el profesor Harish Bhaskaran de la Universidad de Oxford, un miembro clave del equipo:"Una TPU fotónica podría procesar rápida y eficientemente grandes conjuntos de datos utilizados para diagnósticos médicos, como los de CT, Escáneres de resonancia magnética y PET, " él continuó.

También se pueden encontrar más aplicaciones en vehículos autónomos, que dependen de evaluación rápida de datos de múltiples sensores, así como para la provisión de infraestructura de TI como computación en la nube.