Lentes de Fresnel en un chip: cómo una tecnología de los faros del siglo XIX está acelerando la inteligencia artificial del siglo XXI

La inteligencia artificial se introduce cada vez más en las tecnologías cotidianas — desde sistemas de reconocimiento facial hasta servicios de traducción. Pero el funcionamiento de los modelos actuales requiere colosales costes de energía, y precisamente la eficiencia energética se convierte en el principal limitador para su crecimiento futuro.

Los científicos de la Universidad de Florida propusieron una solución: un nuevo chip, que utiliza no solo electricidad sino también luz para realizar una de las tareas más intensivas en recursos del aprendizaje automático.

La base del desarrollo fueron las operaciones convolucionales — cálculos matemáticos que permiten a los algoritmos reconocer patrones en imágenes, vídeo y texto. Son precisamente las que ocupan la mayor parte de los recursos en el funcionamiento de redes neuronales. En la nueva arquitectura, los investigadores integraron elementos ópticos directamente en el sustrato de silicio. Un haz láser y lentes microscópicas realizan las convoluciones más rápido y requieren considerablemente menos energía.

«La posibilidad de realizar cálculos clave del aprendizaje automático casi sin consumo de energía es un verdadero avance, necesario para ampliar las capacidades de la IA en los próximos años», señaló el director del proyecto, el profesor Volker J. Zorger, que dirige la cátedra de fotónica de semiconductores de la Universidad de Florida.

El prototipo ya mostró viabilidad práctica: en pruebas clasificó dígitos manuscritos con una precisión de alrededor del 98 por ciento, comparable con los chips electrónicos convencionales.

En la base del sistema hay dos pares de lentes de Fresnel — estructuras ultradelgadas y planas, similares a las usadas en faros, pero cada una más delgada que un cabello humano. Las lentes están grabadas en el chip mediante los métodos estándar de la industria de semiconductores. En los cálculos, los datos se convierten en radiación láser, pasan a través de las lentes, donde se realiza la transformación matemática, y luego el resultado vuelve a forma digital para el procesamiento por el modelo de IA.

«Por primera vez tales cálculos ópticos fueron implementados en un chip y aplicados directamente a redes neuronales», enfatizó el coautor Hangbo Yan, profesor investigador y miembro del grupo de Zorger.

Una de las ventajas clave es la posibilidad de procesamiento paralelo de flujos de datos. Para ello, el equipo aplicó multiplexación por longitudes de onda: diferentes láseres de distintos colores pueden pasar simultáneamente por las lentes, realizando varias operaciones a la vez. Este enfoque aumenta considerablemente el rendimiento del sistema.

Al proyecto participaron especialistas del Florida Semiconductor Institute, de la Universidad de California en Los Ángeles y de la Universidad George Washington. Según Zorger, empresas líderes como NVIDIA ya utilizan componentes ópticos en sus sistemas de IA, por lo que la transición de la nueva tecnología a soluciones comerciales podría producirse relativamente rápido.

«En el futuro cercano, los elementos ópticos formarán parte de cada chip de IA que se utilice a diario. Y los cálculos ópticos para la inteligencia artificial son el siguiente paso», señaló Zorger.

Así, el nuevo desarrollo promete reducir sustancialmente el consumo energético manteniendo una alta precisión en los cálculos. Si la tecnología sale del laboratorio, los chips ópticos podrían convertirse en la base de numerosas herramientas habituales de IA, desde aplicaciones de oficina hasta sistemas de control de producción.