As operações tensoriais são uma forma de matemática avançada que sustenta muitas tecnologias modernas, especialmente a inteligência artificial. Essas atividades vão além dos cálculos simples que a maioria das pessoas encontra. Uma maneira útil de visualizá-los é visualizar um Cubo de Rubik girando, fatiando ou reorganizando suas camadas em diferentes dimensões ao mesmo tempo. Os humanos e os computadores tradicionais devem dividir essas tarefas em sequências, mas a luz pode realizá-las todas ao mesmo tempo.
As operações de tensor são essenciais hoje para sistemas de IA envolvidos no processamento de imagens, compreensão de linguagem e inúmeras outras tarefas. À medida que os volumes de dados continuam a crescer, o hardware digital tradicional, como as GPUs, enfrenta pressões crescentes em termos de velocidade, consumo de energia e escalabilidade.
Pesquisadores demonstram computação de tensor de disparo único com luz
Para enfrentar este desafio, uma equipe internacional liderada pelo Dr. Yufeng Zhang, do Grupo de Fotônica do Departamento de Eletrônica e Nanoengenharia da Universidade de Aalto, desenvolveu uma abordagem fundamentalmente nova. Seu método permite que cálculos complexos de tensores sejam concluídos dentro de um único movimento de luz através de um sistema óptico. O processo, descrito como computação de tensor de disparo único, opera na velocidade da luz.
“Nossa abordagem executa os mesmos tipos de operações que as GPUs atuais realizam, como convolução e níveis de atenção, mas tudo na velocidade da luz”, disse o Dr. “Em vez de depender de circuitos eletrônicos, usamos as propriedades físicas da luz para realizar muitos cálculos simultaneamente”.
Codificando informações na luz para computação em alta velocidade
A equipe conseguiu isso incorporando informações digitais na amplitude e fase das ondas de luz, convertendo dados numéricos em variações físicas no campo óptico. À medida que essas ondas de luz interagem, elas executam automaticamente procedimentos matemáticos, como multiplicação de matrizes e tensores, que formam a base do aprendizado profundo. Ao trabalhar com vários comprimentos de onda de luz, os pesquisadores ampliaram sua técnica para suportar operações de tensores mais complexas e de ordem superior.
“Imagine que você é um funcionário da alfândega que precisa inspecionar cada pacote por meio de várias máquinas com funções diferentes e, em seguida, classificá-los nas caixas corretas”, diz Zhang. “Normalmente, você processaria cada pacote um por um. Nossa abordagem de computação óptica integra todos os pacotes e todas as máquinas – criamos vários ‘ganchos ópticos’ que conectam cada entrada à sua saída adequada. Apenas uma operação, uma luz de passagem, toda inspeção e classificação acontecem instantaneamente e em paralelo.”
Processamento óptico passivo com ampla compatibilidade
Uma das vantagens mais atraentes deste método é a pouca intervenção necessária. As operações necessárias acontecem por si mesmas à medida que a luz viaja, portanto o sistema não requer controle ativo ou comutação eletrônica durante o cálculo.
“Este método pode ser aplicado a quase qualquer plataforma óptica”, disse o professor Zhibei Sun, líder do grupo de fotônica da Universidade Aalto. “No futuro, planejamos integrar esta estrutura computacional diretamente em chips fotônicos, permitindo que processadores baseados em luz executem tarefas complexas de IA com consumo de energia extremamente baixo”.
O caminho para o futuro hardware de IA baseado em luz
Zhang observou que o objetivo final é adaptar a técnica ao hardware e às plataformas existentes utilizadas pelas principais empresas de tecnologia. Ele estima que o método poderá ser incorporado a tais sistemas dentro de 3 a 5 anos.
“Isso criará uma nova geração de sistemas de computação óptica, acelerando significativamente tarefas complexas de IA em vários campos”, concluiu.
O estudo foi publicado Fotônica da Natureza em 14 de novembro de 2025.
