La IA representa una verdadera revolución, pero su entrenamiento y las puces que la impulsan siguen siendo intensivas en energía a medida que evolucionan. Para continuar avanzando y mejorar las IA consumiendo menos, los laboratorios están explorando numerosas alternativas.
Además de optimizaciones en los propios algoritmos o el desarrollo de GPU más potentes y eficientes, investigadores de la Universidad de Florida, UCLA y la Universidad George Washington en Estados Unidos han diseñado puces que aprovechan más la luz que los electrones para realizar ciertos cálculos.
Los científicos se han centrado en el procesamiento de las operaciones denominadas de “convolución” durante el entrenamiento de las IA. La convolución es lo que permite a la IA detectar patrones específicos en una imagen, por ejemplo, un ojo en un rostro. Este proceso también funciona con vídeos o la estructura de un texto.
Precisamente estos procesos requieren una gran potencia de cálculo y, por lo tanto, energía. En lugar de utilizar los circuitos clásicos de una GPU, han optado por una combinación de óptica con una puce clásica de silicio. Sobre esta última, la óptica está compuesta por lentes de Fresnel, estructuras ópticas minúsculas, planas y ultrafinas, similares a las que se encuentran en los faros de un coche.
Cálculo rápido y sin energía
Grabadas en silicio, estas lentes son más finas que un cabello humano. Cuando se requiere una operación de convolución, por ejemplo, el análisis de una imagen, sus datos numéricos se convierten en luz láser. Esta atraviesa las lentes, que realizan directamente la operación matemática que permite a la IA reconocer los patrones de la imagen.
El resultado se vuelve a convertir en señal digital que la red neuronal de la IA puede utilizar. Con este flujo luminoso, los cálculos se realizan prácticamente a la velocidad de la luz, consumiendo prácticamente nada de energía. Además, la tecnología permite pasar varios láseres de colores diferentes a través de las lentes al mismo tiempo. Cada color transporta entonces un flujo de datos diferente, lo que permite procesar los cálculos en paralelo.
Con este procedimiento, los científicos multiplican por 100 la velocidad de la operación de convolución. Durante las pruebas, los investigadores constataron que el prototipo dotado de este proceso fotónico clasificaba los números escritos a mano con una precisión de alrededor del 98%. Esto es equivalente a las puces tradicionales, pero con un menor consumo energético.