Ingenieros de la Universidad de Pensilvania han desarrollado un nuevo chip que utiliza ondas de luz, en lugar de electricidad, para realizar operaciones matem\u00e1ticas complejas esenciales para entrenar la IA. El chip tiene el potencial de acelerar radicalmente la velocidad de procesamiento de las computadoras y al mismo tiempo reducir su consumo de energ\u00eda.<\/p>\n\n\n\n
El dise\u00f1o del chip fot\u00f3nico de silicio (SiPh) es el primero que re\u00fane la investigaci\u00f3n pionera del profesor Nader Engheta, ganador de la medalla Benjamin Franklin y H. Nedwill Ramsey, en la manipulaci\u00f3n de materiales a nanoescala para realizar c\u00e1lculos matem\u00e1ticos utilizando la luz (el medio de comunicaci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pido posible) con la plataforma SiPh, que utiliza silicio, el elemento barato y abundante que se utiliza para producir chips de computadora en masa. La interacci\u00f3n de las ondas de luz con la materia representa una posible v\u00eda para desarrollar computadoras que superen las limitaciones de los chips actuales, que se basan esencialmente en los mismos principios que los chips de los primeros d\u00edas de la revoluci\u00f3n inform\u00e1tica en la d\u00e9cada de 1960. En un art\u00edculo que aparece en Nature Photonics, el grupo de Engheta, junto con el de Firooz Aflatouni, profesor asociado de Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica y de Sistemas, describe el desarrollo del nuevo chip.<\/p>\n\n\n\n
“Decidimos unir fuerzas”, afirma Engheta, aprovechando el hecho de que el grupo de investigaci\u00f3n de Aflatouni ha sido pionero en dispositivos de silicio a nanoescala.<\/p>\n\n\n\n
Su objetivo era desarrollar una plataforma para realizar lo que se conoce como multiplicaci\u00f3n de matrices vectoriales, una operaci\u00f3n matem\u00e1tica central en el desarrollo y funcionamiento de redes neuronales, la arquitectura inform\u00e1tica que impulsa las herramientas de inteligencia artificial actuales.<\/p>\n\n\n\n
Engheta explica que, en lugar de utilizar una oblea de silicio de altura uniforme, “se hace el silicio m\u00e1s delgado, digamos 150 nan\u00f3metros”, pero s\u00f3lo en regiones espec\u00edficas. Esas variaciones de altura, sin la adici\u00f3n de ning\u00fan otro material, proporcionan un medio para controlar la propagaci\u00f3n de la luz a trav\u00e9s del chip, ya que las variaciones de altura se pueden distribuir para causar que la luz se disperse en patrones espec\u00edficos, lo que permite que el chip realice c\u00e1lculos matem\u00e1ticos a la velocidad de la luz.<\/p>\n\n\n\n
Debido a las limitaciones impuestas por la fundici\u00f3n comercial que produjo los chips, dice Aflatouni, este dise\u00f1o ya est\u00e1 listo para aplicaciones comerciales y podr\u00eda adaptarse potencialmente para su uso en unidades de procesamiento de gr\u00e1ficos (GPU), cuya demanda se ha disparado con la generalizaci\u00f3n. Inter\u00e9s en desarrollar nuevos sistemas de IA.<\/p>\n\n\n\n
“Pueden adoptar la plataforma Silicon Photonics como complemento”, dice Aflatouni, “y luego podr\u00edan acelerar el entrenamiento y la clasificaci\u00f3n”.<\/p>\n\n\n\n
Adem\u00e1s de una velocidad m\u00e1s r\u00e1pida y un menor consumo de energ\u00eda, el chip de Engheta y Aflatouni tiene ventajas de privacidad: debido a que muchos c\u00e1lculos pueden ocurrir simult\u00e1neamente, no habr\u00e1 necesidad de almacenar informaci\u00f3n confidencial en la memoria de trabajo de una computadora, lo que har\u00e1 que una futura computadora impulsada por dicha tecnolog\u00eda sea pr\u00e1cticamente imposible de piratear.<\/p>\n\n\n\n
“Nadie puede piratear una memoria inexistente para acceder a su informaci\u00f3n”, afirma Aflatouni.<\/p>\n\n\n\n
Otros coautores incluyen a Vahid Nikkhah, Ali Pirmoradi, Farshid Ashtiani y Brian Edwards de Penn Engineering.<\/p>\n\n\n\n