Junio 08, 2022
Ingenieros de la Universidad de Pensilvania afirman haber desarrollado un procesador fotónico de redes neuronales capaz de analizar miles de millones de imágenes cada segundo con gran precisión utilizando el poder de la luz.
Puede sonar a ciencia ficción, pero eso es exactamente lo que los investigadores de la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la universidad estadounidense afirman haber conseguido en un artículo publicado en la revista Nature.
El chip autónomo impulsado por la luz maneja los datos simulando neuronas cerebrales que han sido entrenadas para reconocer patrones específicos.
Esto resulta útil para diversas aplicaciones, como la detección de objetos, el reconocimiento facial y la transcripción de audio, entre otras tareas.
Tradicionalmente, esto se ha conseguido simulando una aproximación de las neuronas mediante chips de silicio estándar, como las GPU y otros ASIC. Los académicos afirman que su chip es el primero que lo hace ópticamente utilizando señales luminosas.
“El bajo consumo de energía y el tiempo de cálculo ultrabajo que ofrece nuestro chip clasificador fotónico pueden revolucionar aplicaciones como la detección de eventos y objetos salientes“, explican los autores del artículo.
En una prueba de concepto detallada en Nature, el chip fotónico fue capaz de clasificar una imagen en menos de 570 picosegundos con una precisión de casi en 94 %. Según los autores, esto sitúa al chip a la altura de las GPU de gama alta para la clasificación de imágenes.
Para ponerlo en perspectiva, esto equivale a algo más de 500 millones de imágenes en el tiempo que se tarda en parpadear (un tercio de segundo).
Y el equipo afirma que es posible un procesamiento aún más rápido -en torno a los 100 picosegundos por imagen- utilizando los procesos de fabricación comerciales disponibles en la actualidad.
Según el artículo, esto ofrece numerosas ventajas, como un menor consumo de energía, un alto rendimiento y menos cuellos de botella en comparación con las actuales tecnologías de redes neuronales profundas que están separadas físicamente del sensor de imagen o vinculadas a un procesador.
Con información de Computer Hoy
