Novo Processador Fotônico Promete Cálculos de IA Mais Rápidos e Eficientes em Energia

Pesquisadores do MIT desenvolveram um novo chip fotônico que pode melhorar significativamente a velocidade e a eficiência energética dos cálculos de inteligência artificial IA, conforme relatado na segunda-feira em um comunicado de imprensa do MIT.

Este chip usa luz para realizar as operações essenciais de redes neurais profundas, um tipo de modelo de aprendizado de máquina, oferecendo uma alternativa mais rápida aos processadores eletrônicos tradicionais. Redes neurais profundas são usadas em uma ampla gama de aplicações de IA, desde reconhecimento de imagens até processamento de linguagem natural, disse o MIT.

Esses modelos requerem um poder computacional significativo e, à medida que se tornam mais complexos, podem ultrapassar as capacidades do hardware eletrônico convencional.

No entanto, o novo processador fotônico enfrenta esse desafio ao aproveitar a luz para realizar cálculos em vez de eletricidade, o que permite que ele funcione de maneira mais eficiente, segundo o MIT.

O chip fotônico realiza tarefas chave como multiplicação de matriz, uma operação crucial no aprendizado profundo, usando luz. Este processo, que normalmente seria gerenciado por circuitos elétricos, é realizado opticamente no chip, diz o MIT.

Como resultado, o chip é capaz de completar esses cálculos em menos de meio nanossegundo, alcançando mais de 92% de precisão. Este desempenho está em pé de igualdade com o hardware eletrônico tradicional, mas com muito maior eficiência energética, conforme relatado pelo MIT.

Um dos desafios na criação deste chip foi a incorporação de operações não lineares, que são essenciais para que os modelos de deep learning reconheçam padrões complexos, explicou o MIT.

A luz sozinha geralmente não é adequada para essas operações, então os pesquisadores projetaram componentes especializados chamados de unidades de função óptica não linear (NOFUs) que permitem ao chip realizar essas tarefas combinando luz e entrada elétrica mínima, de acordo com o MIT.

Este avanço pode ter implicações importantes para aplicações de IA que requerem processamento rápido, como em navegação, telecomunicações e pesquisa científica.

A capacidade de realizar tarefas de aprendizado de máquina em tempo real com uso mínimo de energia abre possibilidades para sistemas de IA mais eficientes e escaláveis. O chip foi fabricado usando processos padrão de fabricação de semicondutores, o que significa que ele pode ser produzido em escala usando a tecnologia existente.

O MIT diz que o trabalho futuro se concentrará na integração do chip com outros sistemas, como câmeras e dispositivos de comunicação, para explorar ainda mais suas aplicações práticas.

No geral, esse novo processador fotônico representa um avanço no desenvolvimento de sistemas de IA mais eficientes e rápidos, que podem levar a avanços em vários campos, incluindo veículos autônomos, diagnósticos médicos e muito mais.