El nuevo estudio explora la fotónica para la inteligencia artificial y la neurociencia
Los científicos han presentado una nueva perspectiva emocionante sobre los próximos pasos en el desarrollo de futuros sistemas informáticos rápidos y energéticamente eficientes que usan luz en lugar de electrones para procesar y almacenar información, incorporando hardware directamente inspirado en el funcionamiento del cerebro humano.

Profesor C. de la Universidad de Exeter. Un equipo de científicos, incluido David Wright, ha explorado el potencial futuro de los sistemas informáticos utilizando fotónica en lugar de electrónica convencional.

El artículo fue publicado hoy (29 de enero de 2021) en la prestigiosa revista Nature Photonics.

Este estudio se centra en las posibles soluciones a uno de los problemas informáticos más importantes del mundo: cómo crear tecnologías informáticas para procesar estos datos de forma rápida y eficiente.

Las computadoras modernas se basan en la arquitectura Van Newman, en la que una unidad de procesamiento central (CPU) rápida está físicamente separada de un programa y una memoria de datos muy lentos.

Esto significa que la velocidad del sistema es baja y se desperdicia energía al transferir constantemente datos desde la memoria y el procesador a través de conexiones de energía eficientes y con ancho de banda limitado; esto se llama el problema de Van Newman.

Como resultado, se estima que más del 50% de la potencia de los sistemas informáticos modernos simplemente se desperdicia en mover estos datos.

Profesor C. del Departamento de Ingeniería de la Universidad de Exeter. David Wright y uno de los coautores del estudio explican: “Claramente, se necesita un nuevo enfoque, algo que pueda integrar las funciones vitales de procesamiento de información de una computadora y la memoria, que se pueda aprender, modificar y desarrollar directamente en hardware y elimina las conexiones de alimentación de control de velocidad y ahorro de energía. “

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La computación fotónica neuromórfica es uno de esos enfoques. Aquí, las señales se comunican usando luz en lugar de electrones y brindan acceso a frecuencias más altas (velocidades del procesador) y reducen en gran medida las pérdidas de energía.

Además, al desarrollar dispositivos que imitan directamente las funciones básicas de las neuronas y sinapsis cerebrales, los investigadores intentan isomórficos del hardware informático con el sistema de procesamiento biológico (cerebro), que luego los integra en una de las redes que pueden proporcionar un procesamiento adaptativo paralelo más rápido. . Para aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

El sofisticado arte de la computación fotónica ‘similar al cerebro’ y su desarrollo futuro está en el corazón de un artículo titulado “Fotónica para Inteligencia Artificial y Computación Neuromórfica” publicado en la prestigiosa revista Nature Photonics. Equipo internacional de investigadores de Estados Unidos, Alemania y Reino Unido.