Una startup de Silicon Valley ha desarrollado un procesador óptico con capacidad para aumentar el rendimiento y la eficacia de los sistemas de IA.
La Inteligencia Artificial está avanzando a tal velocidad que la industria está demandando cada vez más innovaciones para acelerar los procesos informáticos mientras se mantiene el consumo de energía al mínimo.
Los procesadores de IA convencionales no son los más adecuados para realizar aquellas tareas que requieren una potencia computacional muy alta. Estas limitaciones originan retrasos que, por ejemplo, dificultan el funcionamiento de los motores de búsqueda mediante machine learning o del algoritmo guía de los vehículos o drones autónomos.
Potenciar el rendimiento
Y en este contexto, la startup Luminous Computing quiere ofrecer una solución al exceso de hardware y potenciar el rendimiento de los chips semiconductores. La respuesta a este embotellamiento es utilizar láseres para emitir luz a través de pequeñas estructuras en los chips. Los procesadores ópticos encajan a la perfección como vía para gestionar un número elevado de operaciones que ejecutan los sistemas de Inteligencia Artificial.
Estas pequeñas estructuras funcionan como guías de las ondas de luz, consiguiendo así una pequeña pérdida de energía. La startup tiene como objetivo emplear distintos colores de luz para transferir bits a través de ondas simultáneas. El proceso puede perfeccionar el funcionamiento de los chips electrónicos y hacerlos más eficientes en el transporte de datos que los chips convencionales.
Velocidad sin precedentes
Estos nuevos procesadores ópticos son los que mejor encajan para los métodos de Inteligencia Artificial que requieren un alto nivel de computación. El elemento diferencial es que consiguen transportar una gran cantidad de datos de forma simultánea y necesitan mucha menos potencia.
Luminous Computing cuenta con el apoyo de figuras de gran relevancia en la industria tecnológica, como Bill Gates. El prototipo actual del procesador óptico está diseñado para ofrecer una eficiencia energética tres veces superior a la de los chips de IA convencionales. Este incremento en el ritmo de la operaciones puede contribuir a alcanzar una velocidad sin precedentes.
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