As operações tensoriais são uma forma de matemática avançada que sustenta muitas tecnologias modernas, especialmente a inteligência artificial. Essas operações vão muito além dos cálculos simples que a maioria das pessoas encontra. Uma maneira útil de imaginá-los é imaginar a manipulação de um Cubo de Rubik em múltiplas dimensões simultaneamente, girando, fatiando ou reorganizando suas camadas. Os humanos e os computadores convencionais devem dividir estas tarefas em sequências, mas a luz pode realizar todas estas tarefas simultaneamente.
Hoje, as operações de tensores são críticas para sistemas de inteligência artificial envolvidos no processamento de imagens, compreensão de linguagem e inúmeras outras tarefas. À medida que os volumes de dados continuam a crescer, o hardware digital tradicional, como as GPUs, está sob pressão crescente em termos de velocidade, uso de energia e escalabilidade.
Pesquisadores demonstram computação leve de tensor de disparo único
Para enfrentar esses desafios, uma equipe internacional liderada pelo Dr. Yufeng Zhang, do Grupo de Fotônica do Departamento de Eletrônica e Nanoengenharia da Universidade de Aalto, desenvolveu uma abordagem completamente nova. Seu método permite que cálculos complexos de tensores sejam concluídos com um único movimento de luz através do sistema óptico. Este processo é chamado de cálculo de tensor único e ocorre na velocidade da luz.
“Nosso método executa as mesmas operações que as GPUs atuais processam, como camadas de convolução e atenção, mas todas elas funcionam na velocidade da luz”, disse o Dr. “Em vez de depender de circuitos eletrônicos, exploramos a física da luz para realizar muitos cálculos simultaneamente”.
Codificando informações em luz para computação de alta velocidade
A equipe conseguiu isso incorporando informações digitais na amplitude e fase das ondas de luz, convertendo os dados numéricos em mudanças físicas no campo de luz. Quando essas ondas de luz interagem, elas executam automaticamente processos matemáticos, como multiplicação de matrizes e tensores, que formam a base do aprendizado profundo. Ao usar vários comprimentos de onda de luz, os pesquisadores expandiram sua técnica para suportar operações de tensores mais complexas e de ordem superior.
“Imagine que você é um funcionário da alfândega e tem que verificar cada pacote através de múltiplas máquinas com funções diferentes e depois classificá-los nas caixas corretas”, disse Zhang. “Normalmente, você processa cada pacote um por um. Nossa abordagem de computação óptica mescla todos os pacotes e todas as máquinas – criamos vários ‘ganchos ópticos’ que conectam cada entrada à saída correta. Com apenas uma operação, uma passagem de luz, toda inspeção e classificação acontecem instantaneamente e em paralelo.”
Processamento óptico passivo com ampla compatibilidade
Um dos benefícios mais significativos desta abordagem é que ela requer intervenção mínima. À medida que a luz se propaga, as operações necessárias ocorrem por conta própria, de modo que o sistema não necessita de controles ativos ou interruptores eletrônicos durante o cálculo.
“Este método pode ser implementado em quase qualquer plataforma óptica”, disse o professor Sun Zhipei, chefe do grupo de fotônica da Universidade Aalto. “No futuro, planejamos integrar esta estrutura de computação diretamente em chips fotônicos, permitindo que processadores baseados em luz executem tarefas complexas de inteligência artificial com consumo de energia extremamente baixo”.
O caminho para o futuro hardware de inteligência artificial baseado em luz
O objetivo final, observou Zhang, é adaptar a tecnologia ao hardware e às plataformas existentes usadas pelas principais empresas de tecnologia. Ele estima que a abordagem poderia ser integrada a esses sistemas dentro de 3 a 5 anos.
“Isso criará uma nova geração de sistemas de computação óptica que acelerará significativamente tarefas complexas de inteligência artificial em vários campos”, concluiu.
O estudo foi publicado em Fotônica da Natureza 14 de novembro de 2025.
