Ingenieros de la Universidad de Pensilvania afirman haber desarrollado un procesador fotónico de redes neuronales noticias /tecnologia/google-lens-llega-windows-mejorar-busqueda-imagenes-codigos-qr-mucho-903077" target="_blank" title=" Google Lens llega a Windows para mejorar la búsqueda de imágenes, códigos QR y mucho más">capaz de analizar miles de millones de imágenes cada segundo con gran precisión utilizando el poder de la luz.
Puede sonar a ciencia ficción, pero eso es exactamente lo que los investigadores de la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la universidad estadounidense afirman haber conseguido en un artículo noticias /life/maximo-numero-anos-podria-vivir-ser-humano-ciencia-874267" target="_blank" title="Este es el máximo número de años que podría vivir un ser humano, según la ciencia">publicado en la revista Nature.
El chip autónomo impulsado por la luz maneja los datos simulando neuronas cerebrales que han sido entrenadas para reconocer patrones específicos.
Esto resulta útil para diversas aplicaciones, como la detección de objetos, noticias /tecnologia/gran-reto-reconocimiento-facial-reconocer-rostros-envejecen-1019573" target="_blank" title="El gran reto de la reconocimiento facial: reconocer rostros según envejecen">el reconocimiento facial y la transcripción de audio, entre otras tareas.
Tradicionalmente, esto se ha conseguido simulando una aproximación de las neuronas mediante chips de silicio estándar, como las GPU y otros ASIC. Los académicos afirman que su chip es el primero que lo hace ópticamente utilizando señales luminosas.
"El bajo consumo de energía y el tiempo de cálculo ultrabajo que ofrece nuestro chip clasificador fotónico pueden revolucionar aplicaciones como la detección de eventos y objetos salientes", explican los autores del artículo.
En una prueba de concepto detallada en Nature, el chip fotónico fue capaz de clasificar una imagen en menos de 570 picosegundos con una precisión de casi en 94 %. Según los autores, esto sitúa al chip a la altura de las GPU de gama alta para la clasificación de imágenes.
Para ponerlo en perspectiva, esto equivale a algo más de 500 millones de imágenes en el tiempo que se tarda en parpadear (un tercio de segundo).
Y el equipo afirma que es posible un procesamiento aún más rápido -en torno a los 100 picosegundos por imagen- utilizando los procesos de fabricación comerciales disponibles en la actualidad.
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Según el artículo, esto ofrece numerosas ventajas, como un menor consumo de energía , un alto rendimiento y menos cuellos de botella en comparación con las actuales tecnologías de redes neuronales profundas que están separadas físicamente del sensor de imagen o vinculadas a un procesador.
"El procesamiento directo sin reloj de los datos ópticos elimina la conversión analógica-digital y la necesidad de un gran módulo de memoria, lo que permite crear redes neuronales más rápidas y eficientes energéticamente", presumen los autores del artículo.
Además, como todo el cálculo se realiza en el chip, no se necesita un sensor de imagen. De hecho, como el procesamiento se realiza ópticamente, es el sensor de imagen.
El chip de nueve milímetros cuadrados está formado por dos capas, un componente óptico que se encarga de la parte de cálculo y una capa optoeléctrica responsable del procesamiento de la señal.
La capa óptica cuenta con una matriz de 5x6 acopladores activados que actúan como píxeles de entrada. La luz de estos píxeles se divide en tres subimágenes de 3x4 píxeles superpuestos y se canaliza a nueve neuronas artificiales repartidas en tres capas mediante guías de onda nanofotónicas.
La capa optoeléctrica convierte la señal óptica en un voltaje, la amplifica y la transmite a un modulador de microanillos que vuelve a convertir la señal en luz, que puede ser interpretada por un procesador de señales digitales.
Sin embargo, antes de que el chip pueda dar resultados utilizables, tiene que ser entrenado. Los investigadores lo consiguieron mediante una serie de imágenes de entrenamiento proyectadas en una matriz de píxeles secundaria en el chip.
los investigadores afirman que los procesos de fabricación comerciales que ofrecen una integración monolítica de los componentes eléctricos y fotónicos podrían acelerar aún más el chip, permitiendo anchos de banda de decenas de GHz y tiempos de procesamiento inferiores a 100 picosegundos.
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