Computadores que usam luz em vez de circuitos para executar cálculos podem soar como um ponto de virada de um episódio de Star Trek, mas os pesquisadores têm trabalhado nesta nova abordagem da computação há anos.
Eles são chamados de computadores ópticos, e laboratórios ao redor do mundo têm explorado como eles podem ser úteis na vida cotidiana.
Na quarta-feira, uma equipe de pesquisadores da Penn State publicou um papel na revista Science Advances que examina como a computação óptica poderia reduzir o consumo de energia de sistemas de inteligência synthetic.
XingjieNiprofessor de engenharia da Penn State e um dos autores do artigo, disse à CNET que o trabalho é uma prova de conceito de como a computação óptica poderia beneficiar a indústria de IA em rápido crescimento no futuro.
“Às vezes, o progresso vem de repensar a física acquainted com um novo objetivo”, disse Ni. “Ao revisitar ideias clássicas em óptica através das lentes dos desafios modernos de IA, podemos abrir novas direções práticas para {hardware} de computação mais rápido e ecológico.”
Capacitando a IA
À medida que a IA é cada vez mais adotada para uso profissional e doméstico, a questão dos custos de energia da IA é pertinente. É necessário muito poder de computação para executar produtos e serviços de IA como ChatGPT, e muita energia é consumida no processo.
Você pode morar em ou perto de uma cidade onde uma empresa de tecnologia está planejando construir um information heart, ou sua conta mensal de serviços públicos pode aumentar devido à maior demanda na rede elétrica native.
A Agência Internacional de Energia estimativas que os information facilities representaram cerca de 1,5% do consumo world de energia em 2024 e que esse número aumentou 12% ao ano nos cinco anos anteriores. A AIE também estimativas que o uso de energia dos information facilities poderá duplicar até 2030.
É por isso que usar um método computacional alternativo para reduzir o consumo de energia da IA é uma perspectiva atraente.
Velocidade da luz
Os computadores ópticos – computadores que usam luz em vez de eletricidade – ainda existem principalmente na categoria lunar da indústria de tecnologia, onde estão a anos de distância do uso comercial. Eles têm sido um conceito desde a década de 1960com as raízes do processamento óptico de informações remontando a muito mais tempo.
Os verdadeiros computadores ópticos foram em sua maioria relegados a laboratórios de pesquisa. Mas a transferência óptica de dados, que transmite dados rapidamente através de pulsos de luz, é usada hoje em alguns grandes information facilities e para transmissões terra-plano.
Ainda assim, o uso da computação óptica em inteligência synthetic é um campo de estudo emergente. Existem desafios reais para conseguir que a luz coopere para que possa executar as funções exigidas pelas redes neurais, que é um subconjunto da IA utilizada em produtos como os chatbots de hoje.
Essencialmente, a luz se transfer naturalmente em linha reta. Para construir um computador que possa processar dados, você precisa de um sistema óptico que produza funções não lineares. Para que os computadores ópticos façam isso, eles geralmente exigem outros materiais que podem ser difíceis de fabricar e consumir muita energia.
“A verdadeira não-linearidade óptica é normalmente fraca e difícil de acessar – muitas vezes requer lasers de alta potência ou materiais especializados, o que aumenta a complexidade e pode minar a vantagem de eficiência energética da óptica”, disse Ni. “Nossa abordagem evita esses requisitos e ainda oferece desempenho comparável ao das redes digitais não lineares.”
Espelho infinito
Os pesquisadores da Penn State encontraram uma solução interessante que poderia ajudar os computadores ópticos a executar funções não lineares mais adequadas ao tipo de processamento de dados que a IA precisa.
O protótipo que a equipe construiu usa uma configuração de “espelho infinito” que envolve “pequenos elementos ópticos, codificando dados diretamente nos feixes de luz”, criando uma relação não linear ao longo do tempo. Em seguida, os padrões de luz são capturados com uma câmera microscópica.
“A principal conclusão é que uma estrutura óptica cuidadosamente projetada pode produzir o comportamento não linear de entrada-saída que a IA precisa sem depender de materiais não lineares fortes ou lasers de alta potência”, disse Ni. “Ao deixar a luz ‘reverberar’ através do sistema, geramos esse mapeamento não linear enquanto mantemos o {hardware} simples, com baixo consumo de energia e rápido.”
A figura (acima) mostra como a luz é focada em uma pequena unidade de processamento, permitindo que vastas cadeias de informações computacionais sejam transferidas sem o uso de circuitos que consomem muita energia. A outra figura (abaixo) ilustra como funciona conceitualmente o processo da equipe. A entrada de luz é refletida repetidamente através de lentes e outros dispositivos ópticos, codificada com sequências complexas de informações e, finalmente, focada em uma câmera que fornece uma saída simplificada.
É um conceito interessante, mas transformar o protótipo num sistema com aplicações do mundo actual exigirá muito mais tempo, trabalho e dinheiro.
Do laboratório ao information heart
Ni reconhece que ainda estamos a anos de distância dos computadores ópticos de IA.
“Um cronograma realista para chegar a um protótipo voltado para a indústria e às primeiras demonstrações é de cerca de dois a cinco anos, dependendo do nível de investimento e da aplicação alvo”, disse ele.
No entanto, é um tema quente no mundo da computação. Francesca Parmigianiprincipal gerente de pesquisa da Microsoft Analysis, disse à CNET que os chips ópticos poderiam um dia funcionar junto com GPUs tradicionais para ajudar os sistemas de IA a realizar tarefas específicas.
“A computação óptica tem o potencial de realizar com eficiência muito mais operações em paralelo e em velocidades significativamente mais altas do que o {hardware} digital convencional”, disse Parmigiani. “Isso pode se traduzir em ganhos substanciais em eficiência energética e reduções na latência das cargas de trabalho”.
Os computadores tradicionais que usamos para IA não serão substituídos por computadores ópticos tão cedo. Mas dentro de alguns anos, é possível que computadores ópticos possam ser integrados em sistemas de IA para funcionarem com computadores normais.
“O objetivo é uma abordagem híbrida: a eletrônica ainda lida com computação, memória e controle de uso geral, enquanto a óptica pode acelerar cálculos específicos de alto quantity que dominam o tempo e o custo de energia da IA”, disse Ni.
