Hoy dia, el aprendizaje automático impregna la vida cotidiana, con millones de usuarios todos los días desbloqueando sus teléfonos a través del reconocimiento facial o pasando por controles de seguridad automatizados habilitados por IA en aeropuertos y estaciones de tren. Estas tareas son posibles gracias a sensores que recopilan información óptica y la alimentan a una red neuronal en una computadora.

Científicos en China han presentado un nuevo circuito óptico de IA a nanoescala entrenado para realizar inferencias totalmente ópticas sin alimentación a la velocidad de la luz para soluciones de autenticación mejoradas. Combinando dispositivos ópticos inteligentes con sensores de imágenes, el sistema realiza funciones complejas fácilmente, logrando una densidad neuronal igual a 1/4 de la del cerebro humano y una potencia de cálculo más de 10 órdenes de magnitud superior a la de los procesadores electrónicos.

Imagine habilitar los sensores en los dispositivos cotidianos para que realicen funciones de inteligencia artificial sin una computadora, tan simplemente como ponerse gafas. Los perceptrones holográficos integrados desarrollados por el equipo de investigación de la Universidad de Shanghai para la ciencia y la tecnología dirigido por el profesor Min Gu, un miembro extranjero de la Academia China de Ingeniería, puede hacer eso una realidad. En el futuro, se espera que su densidad neural sea 10 veces mayor que la del cerebro humano.

Cómo funciona

Tradicionalmente, la información visual se traduce en información electrónica, que luego es procesado por hardware que consume mucha energía. La tecnología desarrollada por el equipo del profesor Gu omite este paso de traducción y procesa la información óptica directamente y sin usar energía.

Elena Goi, el primer autor del artículo publicado y un miembro clave del equipo del profesor Gu, dijo que el procesamiento de la información óptica es posible gracias a la nanofabricación de última generación.

"Al emplear tecnología de nanofabricación 3D de alta precisión, podemos agregar elementos ópticos de IA a los sensores de imágenes estándar de la industria. Esto es comparable a poner a medida, Gafas inteligentes para tareas específicas en los sensores de imagen. que procesan la información óptica entrante incluso antes de que sea detectada ".

Impacto

Utilizando una tecnología de nanoimpresión 3D láser de última generación, los investigadores fabricaron perceptrones ópticos con una densidad de neuronas de más de 500 millones de neuronas por centímetro cuadrado. El tamaño de la característica a nanoescala de estos elementos ópticos inteligentes empuja el límite superior para la potencia computacional para los descifradores nanoimpresos que se encuentra en 400 ExaFLOPS (10 ¹⁸ FLOPS, operaciones flotantes por segundo), un aumento en las operaciones por segundo de cinco órdenes de magnitud en comparación con el hardware fotónico integrado.

Al imprimir los perceptrones directamente en chips de imágenes CMOS, Goi dijo, es posible realizar circuitos ópticos de IA, que no solo superan a los métodos ópticos actuales, pero muestran el potencial de aplicación en una amplia gama de campos desde el control de seguridad, diagnósticos médicos, conducción automática, procesamiento de imágenes de satélite, etc.

Según el profesor Gu, esta tecnología permitirá una nueva familia de productos energéticamente eficientes, Dispositivos de borde habilitados para IA para procesar información óptica. Esto es de particular importancia para aplicaciones donde el consumo de energía es crítico o la conectividad de datos es limitada. por ejemplo, dispositivos de detección inteligente en áreas remotas o sensores inteligentes para implementación a largo plazo.