Los investigadores reclaman; El procesamiento basado en fotones permite una máquina más compleja

Un análisis reciente de investigadores de la Universidad George Washington indicó que se puede crear una IA más poderosa utilizando luz en lugar de electricidad.

El artículo investigado publicado en el Journal Applied Physics Reviews afirma que la luz se puede utilizar para realizar los cálculos requeridos por una red neutral. Las redes neutrales están diseñadas para reconocer patrones. Además, pueden interpretar datos sensoriales utilizando algún tipo de percepción de la máquina diseñada para etiquetar la entrada sin formato.

El nuevo método propuesto se basa realmente en un tensor fotónico. Este núcleo puede realizar multiplicaciones de matrices en paralelo, mejorando la velocidad y la eficiencia de los paradigmas actuales de aprendizaje profundo.

Esto puede decirse que el nuevo método está diseñado para mejorar la velocidad y la eficiencia de los trabajos neutrales de aprendizaje automático.

Anteriormente, los procesadores de aprendizaje automático no podían realizar múltiples operaciones ya que la potencia no era suficiente. Hubo otra limitación en ese momento en las redes neutrales que realizaron de manera lenta para transectar los datos electrónicos entre el procesador a la memoria.

Lo que los investigadores realmente descubren es una forma de mejorar esto: descubrieron que, utilizando fotones dentro de las unidades de procesamiento de la red neutral (tensor), se pueden superar estas limitaciones.

Mario Miscuglio, un investigador del equipo, explicó, “que las plataformas fotónicas integradas que integran una memoria óptica eficiente pueden obtener las mismas operaciones que una unidad de procesamiento de tensor, pero consumen una fracción de la potencia y tienen un mayor rendimiento. Cuando se entrena oportunamente, [las plataformas] se pueden utilizar para realizar interferencias a la velocidad de la luz «.