Os sistemas modernos de inteligência artificial (IA), desde a cirurgia robótica até à negociação de alta frequência, dependem do processamento de fluxos de dados brutos em tempo real. Extrair recursos importantes rapidamente é fundamental, mas os processadores digitais tradicionais estão atingindo limites físicos. A eletrônica tradicional não pode mais reduzir a latência ou aumentar o rendimento para atender às demandas dos aplicativos atuais com uso intensivo de dados.
Voltando-se para a luz para uma computação mais rápida
Os pesquisadores agora procuram a luz como uma solução. A computação óptica – que utiliza luz em vez de eletricidade para realizar cálculos complexos – oferece uma forma de aumentar significativamente a velocidade e a eficiência. Uma abordagem promissora envolve operadores de difração óptica, que são estruturas finas em forma de placas que podem realizar operações matemáticas à medida que a luz passa através delas. Esses sistemas podem processar muitos sinais simultaneamente com baixo consumo de energia. No entanto, manter a luz estável e coerente necessária para tais cálculos em velocidades acima de 10 GHz tem se mostrado extremamente difícil.
Para superar esse desafio, uma equipe liderada pelo professor Chen Hongwei, da Universidade de Tsinghua, na China, desenvolveu um dispositivo inovador chamado Optical Feature Extraction Engine (OFE).2. Seus trabalhos foram publicados em Nexus Fotônico Avançadodemonstra um novo método para extração de características ópticas de alta velocidade, adequado para uma variedade de aplicações práticas.
Que tal Ou Fei?2 Preparar e processar dados
Grandes melhorias para OFE2 é o seu módulo inovador de preparação de dados. Fornecer sinais ópticos paralelos e rápidos para componentes ópticos centrais sem perder a estabilidade de fase é um dos problemas mais difíceis da área. Os sistemas baseados em fibra geralmente introduzem flutuações de fase indesejadas quando dividem e atrasam a luz. A equipe da Universidade de Tsinghua resolveu esse problema projetando um sistema no chip totalmente integrado com divisores de potência ajustáveis e linhas de atraso precisas. Esta configuração converte dados seriais em vários canais ópticos simultâneos. Além disso, o phased array integrado permite OFE2 Pode ser facilmente reconfigurado para se adequar a diferentes tarefas de computação.
Uma vez preparado, o sinal óptico passa por operadores de difração para realizar a extração de características. Este processo é semelhante à multiplicação matriz-vetor, onde as ondas de luz interagem para criar “pontos brilhantes” focados em pontos de saída específicos. Ao ajustar a fase da luz de entrada, esses pontos podem ser direcionados para portas de saída selecionadas, permitindo OFE2 Capture mudanças sutis nos dados de entrada ao longo do tempo.
Desempenho óptico recorde
Rodando a impressionantes 12,5 GHz, OFE2 Uma única multiplicação de vetor de matriz é alcançada em apenas 250,5 picossegundos – o resultado mais rápido conhecido para esse tipo de cálculo óptico. “Acreditamos firmemente que este trabalho fornece uma referência importante para o avanço dos cálculos integrados de difração óptica além das taxas de 10 GHz em aplicações práticas”, disse Chen.
A equipe de pesquisa testou OFE2 Em vários domínios. No processamento de imagens, ele extrai com sucesso recursos de borda de dados visuais, criando mapas emparelhados de “relevo e gravação”, melhorando assim a classificação de imagens e aumentando a precisão de tarefas como a identificação de órgãos em tomografias computadorizadas. Sistemas usando OFE2 São necessários menos parâmetros eletrônicos em comparação aos modelos padrão de IA, demonstrando que o pré-processamento óptico pode tornar as redes híbridas de IA mais rápidas e eficientes.
A equipe também aplicou OFE2 ao comércio digital, que processa dados de mercado em tempo real para gerar ações lucrativas de compra e venda. Após o treinamento sobre a estratégia de otimização, OFE2 Traduza os sinais de preços recebidos diretamente em decisões de negociação para obter retornos consistentes. Como esses cálculos ocorrem na velocidade da luz, os traders podem aproveitar as oportunidades quase imediatamente.
Iluminando o futuro da inteligência artificial
Juntas, essas conquistas marcam uma grande mudança na computação. Ao mover as partes mais exigentes do processamento de IA, de chips eletrônicos que consomem muita energia para sistemas fotônicos ultrarrápidos, tecnologias como OFE2 Pode inaugurar uma nova era de inteligência artificial em tempo real e de baixo consumo de energia. “Os avanços propostos em nosso estudo levam os operadores de difração integrados a velocidades ainda mais altas, apoiando serviços computacionalmente intensivos em áreas como reconhecimento de imagem, medicina assistida e finanças digitais. Estamos ansiosos para trabalhar com parceiros com necessidades de computação com uso intensivo de dados”, concluiu Chen.
