Think about una computadora que no depende solo de la electrónica, pero usa la luz para realizar tareas más rápido y de manera más eficiente. La colaboración entre dos equipos de investigación de la Universidad de Tampere en Finlandia y la Université Marie et Louis Pasteur en Francia, ahora ha demostrado una forma novedosa de procesar información utilizando fibras ligeras y ópticas, abriendo la posibilidad de construir computadoras extremely rápidas.
El estudio realizado por los investigadores postdoctorales Dr. Mathilde Hary de la Universidad de Tampere y el Dr. Andrei Ermolaev de la Université Marie et Louis Pasteur, Besançon, demostraron cómo la luz láser dentro de las fibras delgadas de vidrio puede imitar la información de la información de inteligencia synthetic (AI). Su trabajo ha investigado una clase explicit de arquitectura informática conocida como una máquina de aprendizaje extrema, un enfoque inspirado en las redes neuronales.
“En lugar de usar electrónica y algoritmos convencionales, el cálculo se logra aprovechando la interacción no lineal entre los pulsos de luz intensos y el vidrio”, explican Hary y Ermolaev.
La electrónica tradicional aborda sus límites en términos de ancho de banda, rendimiento de datos y consumo de energía. Los modelos de IA están creciendo, son más hambrientos de energía y la electrónica puede procesar los datos solo a una cierta velocidad. Las fibras ópticas, por otro lado, pueden transformar las señales de entrada a velocidades miles de veces más rápidas y amplificar pequeñas diferencias a través de interacciones extremas no lineales para que sean discernibles.
Hacia la computación eficiente
En su trabajo reciente, los investigadores utilizaron pulsos láser de femtosegundos (mil millones de veces más cortos que un flash de la cámara) y una luz de confinamiento de fibra óptica en un área más pequeña que una fracción de cabello humano para demostrar el principio de funcionamiento de un sistema de olmo óptico. Los pulsos son lo suficientemente cortos como para contener una gran cantidad de diferentes longitudes de onda o colores. Al enviarlos a la fibra con un retraso relativo codificado según una imagen, muestran que el espectro resultante de longitudes de onda en la salida de la fibra transformada por la interacción no lineal de la luz y el vidrio contiene información suficiente para clasificar los dígitos escritos a mano (como los utilizados en el compartimento widespread Mnist AI). Según los investigadores, los mejores sistemas alcanzaron una precisión de Más del 91%, Cerca del estado de los métodos digitales de arte, en debajo de un picosegundo.
Lo notable es que los mejores resultados no ocurrieron al nivel máximo de interacción o complejidad no lineal; sino más bien de un delicado equilibrio entre la longitud de la fibra, la dispersión (la diferencia de velocidad de propagación entre las diferentes longitudes de onda) y los niveles de potencia.
“El rendimiento no es simplemente cuestión de empujar más potencia a través de la fibra. Depende de cuán precisamente se estructura la luz inicialmente, en otras palabras, cómo se codifica la información y cómo interactúa con las propiedades de la fibra”, cube Hary.
Al aprovechar el potencial de la luz, esta investigación podría allanar el camino hacia nuevas formas de informática mientras explora las rutas hacia arquitecturas más eficientes.
“Nuestros modelos muestran cómo la dispersión, la no linealidad e incluso el ruido cuántico influyen en el rendimiento, proporcionando un conocimiento crítico para diseñar la próxima generación de sistemas de IA ópticos híbridos”, continúa Ermolaev.
Avance de la no linealidad óptica a través de la investigación colaborativa en IA y fotónica
Ambos equipos de investigación son reconocidos internacionalmente por su experiencia en interacciones no lineales de luminosidad. Su colaboración reúne la comprensión teórica y las capacidades experimentales de última generación para aprovechar la no linealidad óptica para diversas aplicaciones.
“Este trabajo demuestra cómo la investigación basic en fibra óptica no lineal puede impulsar nuevos enfoques para el cálculo. Al fusionar la física y el aprendizaje automático, estamos abriendo nuevos caminos hacia el {hardware} de IA ultrarrápido y eficiente en la energía“ decir profesores Goëry Genty de la Universidad de Tampere y John Dudley y Daniel Brunner de la Université Marie et Louis Pasteur, quien lideró los equipos.
La investigación combina fibra óptica no lineal y aplicó IA para explorar nuevos tipos de computación. En el futuro, su objetivo sería construir sistemas ópticos en chip que puedan funcionar en tiempo actual y fuera del laboratorio. Las aplicaciones potenciales van desde el procesamiento de señales en tiempo actual hasta el monitoreo ambiental e inferencia de IA de alta velocidad.
El proyecto está financiado por el Consejo de Investigación de Finlandia, la Agencia Nacional de Investigación francesa y el Consejo Europeo de Investigación.
