La informática podría entrar pronto en una nueva era impulsada por la luz. Tradicionalmente, las computadoras utilizan electricidad para procesar información, pero dos empresas tecnológicas, Lightelligence y Lightmatter, han presentado recientemente componentes informáticos que utilizan luz láser en su lugar. Estos avances ofrecen el potencial de una computación más rápida y eficiente energéticamente, particularmente para tareas complejas como la inteligencia artificial.
Una nueva era en la computación está amaneciendo, una iluminada por el poder de la luz. Dos empresas tecnológicas innovadoras, Lightelligence y Lightmatter, han presentado recientemente componentes informáticos revolucionarios que aprovechan la luz láser para el procesamiento de información. Estos avances, detallados en publicaciones separadas en Nature el 9 de abril, representan un salto significativo en la búsqueda de paradigmas informáticos alternativos. El impacto potencial es sustancial: estos procesadores futuristas podrían abordar problemas del mundo real específicos con mayor velocidad y menor consumo de energía en comparación con sus contrapartes electrónicas convencionales. Como señala Anthony Rizzo, ingeniero de fotónica en el Dartmouth College, estas demostraciones prueban que los componentes basados en la luz, o fotónicos, “pueden hacer cosas que nos importan, y que pueden hacerlas mejor que los chips electrónicos que ya tenemos”.
Si bien la luz ha sido durante mucho tiempo parte integral de la transmisión de datos, particularmente en forma de láseres que envían datos a través del mundo a través de cables de fibra óptica y facilitan el movimiento de datos dentro de centros de datos avanzados, su función ha sido principalmente de transporte, no de computación. Por ejemplo, NVIDIA anunció recientemente tecnología que utiliza la luz para la comunicación entre dispositivos. Sin embargo, como señala Rizzo, estos haces de luz en realidad no realizan cálculos. En las computadoras tradicionales, las señales de luz entrantes se convierten en 1s y 0s electrónicos más lentos que luego atraviesan pequeños transistores, los bloques de construcción fundamentales del procesamiento electrónico.
En marcado contraste, la luz dentro de los dispositivos desarrollados por Lightmatter y Lightelligence participa activamente en la computación. Rizzo explica que la luz “en realidad está haciendo matemáticas”. Específicamente, ambas tecnologías utilizan la luz para realizar la multiplicación de matrices, una operación fundamental que sustenta una amplia gama de tareas informáticas, especialmente en el ámbito del procesamiento de inteligencia artificial (IA). Si bien la multiplicación de matrices principal se maneja con luz, todos los demás cálculos dentro de estos nuevos dispositivos aún se realizan mediante componentes electrónicos, creando un enfoque híbrido.
El momento de estos desarrollos es particularmente oportuno dada la situación actual de la computación. Los modelos de IA están experimentando un rápido crecimiento tanto en tamaño como en complejidad, lo que exige cada vez más potencia de procesamiento. Al mismo tiempo, la trayectoria histórica de los chips electrónicos tradicionales, a menudo descrita por la ley de Moore, la observación de que el número de transistores en un microchip se duplica aproximadamente cada dos años, se está desacelerando. Nick Harris, fundador y director ejecutivo de Lightmatter, y otros expertos coinciden en que la ley de Moore ha alcanzado sus límites físicos. La física fundamental que rige el movimiento de la electricidad a través de los transistores les impide encogerse mucho más. En consecuencia, como afirma Harris, las computadoras basadas en chips electrónicos convencionales “no van a mejorar”, lo que convierte a la computación fotónica en una solución potencial convincente a las limitaciones inminentes del procesamiento electrónico.
El dispositivo Lightelligence, denominado PACE, ejemplifica un enfoque híbrido al combinar un chip fotónico y uno electrónico. Esta integración está diseñada específicamente para acelerar la computación para problemas de optimización, que son críticos en diversas industrias como las finanzas, la manufactura y el envío, donde encontrar la solución más eficiente es primordial. Lightmatter, por otro lado, ha desarrollado un procesador más de propósito general. Su sistema integra cuatro chips basados en luz con dos chips electrónicos. Esta configuración se utilizó con éxito para ejecutar tecnologías de IA convencionales, incluidos modelos de lenguaje grandes similares a los que impulsan ChatGPT o Claude. Además, el equipo de Lightmatter demostró la versatilidad del sistema al ejecutar un algoritmo de aprendizaje profundo que aprendió a jugar juegos de Atari, incluido el clásico Pac-Man.
Este logro es particularmente notable porque, como enfatiza Harris, “Eso nunca se ha hecho” utilizando ninguna forma de tecnología de procesamiento informático alternativa. Si bien en el pasado se han construido procesadores fotónicos experimentales capaces de realizar operaciones matemáticas, siempre se han quedado cortos en comparación con el rendimiento de las computadoras normales en problemas informáticos del mundo real. Esta brecha en el rendimiento ha sido un obstáculo importante en la adopción de la computación fotónica.
Uno de los principales desafíos que ha plagado a los procesadores fotónicos experimentales es la precisión. A diferencia de los sistemas electrónicos que se basan en 1s y 0s discretos, las señales de luz pueden representar una gama continua de valores. Si un valor no se transmite con precisión, incluso un pequeño error puede propagarse y convertirse en un error significativo en el cálculo final. Esta sensibilidad inherente al error ha sido un impedimento importante para lograr una computación confiable con luz.
Curiosamente, en el contexto de los problemas de optimización probados por Lightelligence, un cierto grado de aleatoriedad en realidad puede ser beneficioso. La compañía señaló en un comunicado que esta aleatoriedad ayuda al sistema a explorar posibles soluciones de manera más eficiente, lo que podría conducir a una convergencia más rápida a un resultado óptimo. Lightmatter aborda el problema de la precisión a través de una estrategia diferente. Apilan chips electrónicos encima de los fotónicos. Este enfoque en capas permite un control cuidadoso de los datos entrantes y salientes, mitigando eficazmente los errores y mejorando la precisión general de los cálculos fotónicos.
Harris afirma con confianza que su nuevo procesador no es simplemente un “prototipo de laboratorio”. Declara: “Este es un nuevo tipo de computadora. Y ya está aquí”. Esta declaración subraya la madurez y la preparación de su tecnología para la aplicación práctica.
Un factor clave que podría acelerar la adopción generalizada de estas tecnologías fotónicas es su compatibilidad con la infraestructura de fabricación existente. Rizzo destaca que los componentes fotónicos para ambos dispositivos se pueden fabricar utilizando las mismas fábricas y procesos que ya se emplean para producir chips electrónicos. Esta compatibilidad significa que la tecnología puede escalar fácilmente, evitando la necesidad de instalaciones de fabricación completamente nuevas y costosas. Rizzo predice que “Estos podrían estar en sistemas reales muy pronto”, lo que sugiere que estas innovadoras soluciones de computación fotónica podrían comenzar a aparecer en los centros de datos dentro de los próximos cinco años, marcando el comienzo de una nueva era de computación más rápida y eficiente energéticamente.
Lightelligence y Lightmatter han demostrado procesadores fotónicos funcionales capaces de realizar cálculos complejos como la multiplicación de matrices, superando potencialmente las limitaciones de la Ley de Moore y ofreciendo soluciones informáticas más rápidas y eficientes energéticamente para la IA y la optimización. Aunque persisten desafíos en cuanto a la precisión, estos avances representan un salto significativo hacia una nueva era de la computación, con potencial integración en centros de datos en cinco años: es hora de considerar cómo la luz remodelará el futuro de la tecnología.
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