Os sistemas modernos de inteligência artificial (IA), desde a cirurgia robótica até à negociação de alta frequência, dependem do processamento de dados brutos em tempo real. Extrair recursos importantes rapidamente é importante, mas os processadores digitais convencionais estão atingindo os limites físicos. A eletrônica tradicional não consegue mais reduzir a latência ou aumentar o rendimento o suficiente para acompanhar os aplicativos atuais com uso intenso de dados.
Voltando-se para a luz para uma computação mais rápida
Os pesquisadores agora procuram a luz como uma solução. A computação óptica – que utiliza luz em vez de electricidade para realizar cálculos complexos – oferece uma forma de aumentar drasticamente a velocidade e a eficiência. Uma abordagem promissora envolve operadores de difração óptica, estruturas finas em forma de placas que realizam operações matemáticas quando a luz passa por elas. Esses sistemas podem processar muitos sinais simultaneamente com baixo consumo de energia. No entanto, manter a luz estável e coerente necessária para tais cálculos em velocidades acima de 10 GHz tem se mostrado extremamente difícil.
Para superar esse desafio, uma equipe liderada pelo professor Hongwei Chen, da Universidade de Tsinghua, na China, desenvolveu um dispositivo inovador conhecido como Motor de Extração de Características Ópticas, ou OFE.2. Seu trabalho, publicado Nexo fotônico avançadodemonstra uma nova maneira de realizar extração de recursos ópticos de alta velocidade, adequada para várias aplicações do mundo real.
Como OFE2 Prepara e processa dados
Um avanço importante no OFE2 É um módulo inovador de preparação de dados. Fornecer sinais ópticos paralelos e rápidos aos principais componentes ópticos sem perder a estabilidade de fase é um dos problemas mais difíceis neste campo. Os sistemas baseados em fibra geralmente exibem flutuações de fase indesejadas enquanto dividem e atrasam a luz. A equipe da Tsinghua resolveu isso projetando um sistema on-chip totalmente integrado com divisores de potência ajustáveis e linhas de atraso precisas. Esta configuração converte dados seriais em vários canais ópticos sincronizados. Além disso, um conjunto de fases integrado permite OFE2 Facilmente reconfigurado para diferentes tarefas computacionais.
Uma vez preparados, os sinais ópticos passam por um operador de difração que extrai as características. Este processo é semelhante a uma multiplicação de matriz-vetor, onde as ondas de luz interagem para criar “pontos brilhantes” focados em pontos de saída específicos. Ao ajustar a fase da luz de entrada, esses pontos podem ser direcionados para portas de saída selecionadas, habilitando o OFE.2 Para capturar mudanças sutis nos dados de entrada ao longo do tempo.
Desempenho óptico recorde
Operando a impressionantes 12,5 GHz, OFE2 atinge uma única multiplicação de vetor de matriz em apenas 250,5 picossegundos – o resultado mais rápido conhecido para esse cálculo óptico. “Acreditamos fortemente que este trabalho fornece uma referência significativa para o avanço da computação de difração óptica integrada para exceder as taxas de 10 GHz em aplicações do mundo real”, disse Chen.
A equipe de pesquisa testou OFE2 em vários domínios. No processamento de imagens, ele extrai com sucesso recursos de borda de dados visuais, criando mapas emparelhados de “relevo e gravação” que melhoram a classificação de imagens e aumentam a precisão em tarefas como detecção de órgãos em tomografias computadorizadas. Sistema usando OFE2 São necessários menos parâmetros eletrônicos do que os modelos padrão de IA, provando que o pré-processamento óptico pode tornar as redes híbridas de IA mais rápidas e eficientes.
O partido também aplicou OFE2 No comércio digital, onde processa dados de mercado ao vivo para gerar ações lucrativas de compra e venda. Após ser treinado com a técnica otimizada, OFE2 Converte sinais de preços recebidos diretamente em decisões de negociação, obtendo retornos consistentes. Como esses cálculos acontecem na velocidade da luz, os traders podem aproveitar as oportunidades quase sem demora.
Iluminando o futuro da IA
Juntas, essas conquistas sinalizaram uma grande mudança na computação. A IA muda as partes mais exigentes do processamento, de chips eletrônicos que consomem muita energia para sistemas fotônicos ultrarrápidos, tecnologias como OFE2 Poderia inaugurar uma nova era de IA em tempo real e de baixo consumo de energia. “Os avanços apresentados em nossa pesquisa levam os operadores de difração integrados a taxas mais altas, fornecendo suporte para serviços de computação intensiva em áreas como reconhecimento de imagem, assistência médica e finanças digitais. Esperamos colaborar com parceiros que tenham necessidades computacionais com uso intensivo de dados”, concluiu Chen.
