La inteligencia artificial es excepcional y, tal vez por eso, trae consigo una larga lista de problemas que tendremos que aprender a sortear. ¿Cómo influirá en el desarrollo psicológico de las nuevas generaciones? ¿Está bien que “resuciten” a nuestros difuntos en un chat? ¿Cómo regularemos su introducción en el mercado laboral para que los trabajadores tengan tiempo de adaptarse? Las preguntas son infinitas, pero hay una central de la que, por desgracia, no hablamos lo suficiente: su consumo. Entrenar una IA supone un consumo energético nada desdeñable para nosotros, una civilización con varias crisis medioambientales sobre nuestra cabeza o, al menos, así era hasta ahora, porque el MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts) ha diseñado lo que podrían ser las IAs del futuro ¡Y funcionan con luz!

Para hacernos una idea: Hay inteligencias artificiales cuya programación consume energía por un valor de 284 toneladas emitidas de dióxido de carbono, el principal gas de efecto invernadero. Dicho en términos más mundanos y asimilables, estas emisiones equivalen a las de un vuelo cruzando Estados Unidos. Y si en lugar de una IA estándar hablamos de una más sofisticada, sus emisiones estarían al nivel de las de 5 coches durante toda su vida útil. Al ritmo que crece el sector, está claro que no podemos permitirnos este tipo de tecnología. Deberíamos apostar por un panorama energéticamente más austero, pero como sabemos que es difícil frenar el entrenamiento de IAs (que cada vez serán más potentes y gastarán más), lo que propone el MIT es una nueva tecnología sobre la que procesarlas que, en lugar de circuitos electrónicos, utilice luz. Y lo cierto es que los resultados publicados en Nature Photonics son realmente prometedores.

¿La electrónica ha muerto?

Antes que nada, conviene aclarar que la electrónica no ha muerto ni morirá. La fotónica no es un campo nuevo, aunque sí revolucionario, y es de esperar que vaya tomando cada vez más fuerza, a medida que encontramos aplicaciones donde supere a su hermana mayor. En este caso, podría ser la clave para desarrollar IAs más “sostenibles” más rápidas e incluso más grandes. Y es que, entre las muchas limitaciones que encuentran los expertos para desarrollar modelos de inteligencia artificial más potentes está el hardware: diseñar dispositivos en los que podamos correr esos verdaderos monstruos digitales. Aunque pensar en el camino que podría abrir esta tecnología es bastante especulativo y no tenemos ninguna necesidad de entrar en esos terrenos porque ya tenemos resultados presentes, tangibles y sorprendentes.

El hardware fotónico diseñado por el MIT ha permitido correr una IA con bastante éxito. Tras pedirle que resolviera unos cálculos de aprendizaje automático (vamos, que hiciera las cosas de IA para las que está diseñada), logró completar la tarea en tan solo 0,5 nanosegundos. Dicho de otro modo, en 0,00000000005 segundos: la veinte mil millonésima parte de un segundo. Una velocidad nada desdeñable, sobre todo teniendo en cuenta que no ha ido en detrimento de la calidad, porque ha logrado alcanzar una precisión del 92%. Los módulos programables implementan funciones no lineales, consumiendo muy poca energía. De hecho, durante el entrenamiento la precisión fue incluso mayor, del 96%. Un resultado que tiene especial mérito si tenemos en cuenta que lo llevaban persiguiendo desde hace 7 años.

NOFUs y otras siglas

Las inteligencias artificiales son matemáticas, concretamente operaciones entre matrices, esas filas y columnas llenas de números y acotadas por dos grandes paréntesis. Los chips fotónicos son muy buenos resolviendo problemas de álgebra lineal entre estas matrices, pero las redes neuronales a veces también necesitan operaciones no lineales. No hace falta entrar en detalles para comprender que este detalle supone un gran problema para desarrollar un hardware fotónico capaz de sostener IAs sofisticadas. Por eso, desde 2017 los investigadores de este artículo han estado desarrollando “unidades de funciones ópticas no lineales” (NOFUs), dispositivos fotónicos capaces de operar de manera no lineal. Siete años después, lo ha conseguido… y con gran éxito.

“Ahora que tenemos un sistema de extremo a extremo... podemos pensar a un nivel superior sobre aplicaciones y algoritmos” dijo Saumil Bandyopadhyay, autor principal del artículo y científico visitante en el Grupo de Fotónica Cuántica e IA en el Laboratorio de Investigación en Electrónica (RLE) y posdoctorado en NTT Research. En 2017 era necesario convertir los datos ópticos en señales eléctricas al final de los cálculos para que la IA pudiera ofrecer buenos resultados, pero ya no. Eso es lo que significa” de extremo a extremo”, que abarca todas las etapas necesarias para completar una tarea o función sin interrupciones o necesidad de intervención externa. Todo ocurre en el mismo sistema, de principio a fin. Y, sí, es cierto que hay muchos problemas que deberá salvar esta nueva tecnología para salir adelante en el competitivo mercado, pero la producción de estas NOFUs requiere procesos de fundición comercial, por lo que parece fácilmente escalable. Será cuestión de tiempo ver si la IA tiene un futuro luminoso o no.

QUE NO TE LA CUELEN:

• Aunque en la nota de prensa echen las campanas al vuelo, hará falta mucho más desarrollo para que esta tecnología llegue a ser competitiva. Es muy prometedora, casi tanto como es posible que lo sea en este punto de su desarrollo, pero todavía es pronto para afirmar con rotundidad que está aquí para ser el futuro de la IA.

REFERENCIAS (MLA):

• Zewe, Adam. “Single-Chip Photonic Deep Neural Network with Forward-Only Training.” Nature Photonics, Massachusetts Institute of Technology, 2 Dec. 2024, doi:10.1038/s41566-024-01567-z.