Alcanzar la velocidad de la luz ya es una posibilidad gracias a la IA

Las operaciones con tensores constituyen la base de casi todas las tecnologías modernas, especialmente de la inteligencia artificial, y van más allá de las matemáticas básicas que conocemos. En términos básicos, los tensores serían como los ladrillos atómicos en la computación moderna, especialmente en la IA. Y las operaciones con tensores son las “herramientas” (martillos, sierras, tornillos) que usamos para ensamblar, esculpir y transformar estos ladrillos en estructuras complejas y útiles, como los modelos que reconocen nuestra voz, recomiendan películas o conducen coches autónomos.

Hoy en día, todas las tareas de IA, desde el reconocimiento de imágenes hasta el procesamiento del lenguaje natural, dependen de operaciones con tensores. Sin embargo, la explosión de datos ha llevado a las plataformas de computación digital convencionales, como las GPU, al límite en cuanto a velocidad, escalabilidad y consumo energético. Mientras los humanos y los ordenadores convencionales deben realizar estas operaciones paso a paso, la luz puede realizarlas todas a la vez.

Para resolver este problema, un equipo internacional de científicos, liderados por Yufeng Zhang, del Grupo de Fotónica del Departamento de Electrónica y Nanoingeniería de la Universidad Aalto, ha descubierto un nuevo método que realiza cálculos complejos con tensores mediante una sola propagación de luz. El resultado es la computación con tensores en una sola pasada, a la velocidad de la luz. Los resultados se han publicado en Nature.

“Nuestro método realiza las mismas operaciones que las GPU actuales, pero a la velocidad de la luz – afirma Zhang -. En lugar de depender de circuitos electrónicos, utilizamos las propiedades físicas de la luz para realizar múltiples cálculos simultáneamente”.

Para lograrlo, el equipo de Zhang codificó datos digitales en la amplitud y la fase de las ondas de luz, convirtiendo así los números en propiedades físicas del campo óptico. Cuando estos campos de luz interactúan y se combinan, realizan de forma natural operaciones matemáticas como multiplicaciones de matrices y tensores, que constituyen la base de los algoritmos de aprendizaje profundo. Al introducir múltiples longitudes de onda de luz, el equipo amplió este enfoque para manejar operaciones tensoriales de orden superior.

“Imagínese que es un funcionario de aduanas que debe inspeccionar cada paquete a través de varias máquinas con diferentes funciones y luego clasificarlos en los contenedores correctos - explica Zhang -. Normalmente, procesaría cada paquete uno por uno. Nuestro método de computación óptica integra todos los paquetes y todas las máquinas: creamos múltiples enlaces ópticos que conectan cada entrada con su salida correcta. Con una sola operación, un solo paso de luz, todas las inspecciones y clasificaciones se realizan instantáneamente y en paralelo”.

Otra ventaja clave de este método es su simplicidad. Las operaciones ópticas se producen de forma pasiva a medida que la luz se propaga, por lo que no se necesita control activo ni conmutación electrónica durante el cálculo.

“Este enfoque se puede implementar en casi cualquier plataforma óptica – añade Zhipei Sun, líder del Grupo de Fotónica de la Universidad de Aalto -. En el futuro, planeamos integrar este marco computacional directamente en chips fotónicos, lo que permitirá a los procesadores basados ​​en luz realizar tareas complejas de IA con un consumo de energía extremadamente bajo".

En última instancia, el objetivo es implementar el método en el hardware o las plataformas existentes de las grandes empresas, señalan los autores, que estiman, de forma conservadora, que el enfoque se integrará en dichas plataformas en un plazo de 3 a 5 años.