Computadores que usam luz como circuitos para executar cálculos podem soar como um ponto de virada de um episódio de Star Trek, mas os pesquisadores vêm trabalhando nessa nova abordagem da computação há anos.
Eles são chamados de computadores ópticos, e laboratórios de todo o mundo exploraram como poderiam ser usados na vida cotidiana.
Na quarta-feira, uma equipe de investigadores da Penn State emitiu um comunicado por papel na revista Science Advances, que examina como a computação óptica pode reduzir o consumo de energia de sistemas de inteligência artificial.
XingjieNium professor de engenharia da Penn State e um dos autores do artigo disse à CNET que há necessidade de um argumento conceitual sobre como a computação óptica poderia beneficiar a indústria de IA em rápido crescimento no futuro.
“Às vezes, o progresso vem de repensar a física familiar com um novo objetivo”, disse Ni. “Através das lentes dos desafios modernos da IA, na perspectiva de revisitar conceitos clássicos, podemos abrir novas direções práticas para hardware de computação mais rápido e ecológico.”
a possibilidade de IA
À medida que a IA é cada vez mais utilizada para uso profissional e doméstico, a questão é o custo da indústria de IA. É necessário muito poder de computação para executar produtos e serviços de IA como ChatGPT, e muita energia é consumida no processo.
Você mora em ou perto de uma cidade onde uma empresa de tecnologia planeja construir um data center, ou sua conta mensal de serviços públicos pode aumentar devido à maior demanda na rede elétrica local.
Agência Internacional de Energia avaliações estima-se que esse data center seja responsável por aproximadamente 1,5% do consumo global de energia em 2024 e esse número aumentou 12% ao ano nos cinco anos anteriores. AIE também avaliações que o uso da tecnologia informática poderá duplicar até 2030.
Por esta razão, usar um método computacional alternativo para reduzir o consumo de energia da IA é uma perspectiva atraente.
A velocidade da luz
Os computadores ópticos – computadores que utilizam luz em vez de electricidade – ainda estão em grande parte na categoria de luxo da indústria tecnológica, onde estão a anos de distância do uso comercial. Já concebido da década de 1960com as raízes do processamento óptico de dados muito mais antigas.
Os verdadeiros computadores ópticos são geralmente relegados a laboratórios de pesquisa. No entanto, a transmissão óptica de dados, que transmite dados rapidamente através de pulsos de luz, é usada hoje em alguns centros de envio e planos de transmissão terrestres.
No entanto, o campo da inteligência artificial está emergindo através da computação óptica. Existem desafios reais para fazer com que a luz trabalhe em conjunto para poder executar as funções exigidas pelas redes neurais, o que faz parte da IA usada em produtos como os chatbots de hoje.
A luz se move naturalmente sozinha em linha reta. Para construir um computador que possa processar dados, você precisa de um sistema óptico que produza funções não lineares. Para fazer isso, os computadores ópticos geralmente requerem outros materiais que são difíceis de fabricar e consomem muita energia.
“A verdadeira não-linearidade óptica é inerentemente 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 das perspectivas de eficiência energética”, disse a NI. “Nossa abordagem evita esses requisitos e ainda oferece desempenho comparável ao de redes digitais não lineares”.
Um espelho infinito
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 um “espelho infinito” que possui loops de “minúsculos elementos ópticos, características escritas diretamente em raios 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 comportamento de IA de entrada-saída não linear sem depender de resistências de materiais não lineares ou lasers de alta potência”, disse Ni. “Ao permitir que a luz ‘chicoteie’ através do sistema, geramos esse mapeamento não linear enquanto mantemos o hardware simples, de baixo consumo de energia e rápido.”
A figura (acima) mostra como a luz é concentrada na menor unidade de processamento, transferindo enormes sequências de cálculos de dados sem o uso de circuitos que consomem muita energia. Outra figura (abaixo) ilustra como funciona o processo de conta de equipe. A luz que chega é frequentemente refletida através de lentes e outros dispositivos ópticos, codificada com sequências complexas de dados 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 real exigirá mais tempo, esforço e dinheiro.
Às vezes do laboratório
Ele também não reconhece que ainda estamos a anos de distância dos computadores ópticos de IA.
“Um tempo realista para chegar a um protótipo voltado para a indústria e às primeiras demonstrações é de cerca de dois a cinco anos, dependendo do tipo de investimento e da aplicação alvo”, disse ele.
No entanto, é um ponto quente no mundo da computação. Francesca ParmigianiO gerente-chefe de pesquisa da Microsoft Research 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 potencial para realizar efetivamente 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”.
Chene Tradonskycofundador e diretor de tecnologia da empresa de computação fotônica LightSolver, concorda com essa visão, dizendo que a computação óptica de IA é interessante porque certos núcleos podem executar cálculos mais rapidamente com muito menos energia.
“A energia não é mais uma preocupação secundária na IA. A energia, o resfriamento e a eficiência do sistema estão se tornando restrições fundamentais no nível do data center e da infraestrutura global”, diz Tradonsky. “Qualquer tecnologia que prometa reduções significativas no consumo de energia é imediatamente relevante para o projeto”.
Usamos calculadoras tradicionais para IA, não sendo substituídas por computadores ópticos tão cedo. E 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 o propósito geral de computação, memória e energia, enquanto, em perspectiva, pode acelerar computações específicas de alto volume que dominam o tempo e o custo da indústria de IA”, disse Ni.
