Chips ultrarrápidos para treinar inteligência artificial na luz

Foram desenvolvidos chips ultrarrápidos que utilizam luz para treinar modelos de IA, reduzindo o consumo de energia e garantindo maior segurança. Eles são chips fotônicos de silício descrito Foi publicado na revista Nature Photonics e desenvolvido sob a supervisão de Nader Ingeta, da Universidade da Pensilvânia, considerado um dos pioneiros no desenvolvimento de nanomateriais.

Para processar cálculos, os computadores tradicionais usam fluxos de corrente elétrica na forma de “nuvens” de elétrons, mas há vários anos os chips em estudo têm função semelhante, mas tentam substituir os elétrons por “trens” de fótons, as partículas que compõem a luz. . São os chamados chips ópticos, dispositivos mais rápidos e mais baratos.

Um importante avanço para sua real utilização em servidores e computadores utilizados em grandes centros de computação e no treinamento de modelos de inteligência artificial chega agora graças aos novos chips fotônicos feitos de silício, o mesmo material dos chips eletrônicos tradicionais. A novidade apresentada pelos pesquisadores está na estrutura dos chips, que em vez de terem espessura uniforme, contêm saliências e depressões: variações de altura que permitem controlar como nunca a propagação dos fótons de acordo com alguns padrões específicos.

Os novos chips, segundo os autores da nota de pesquisa, serão adequados para realizar a chamada multiplicação de matrizes vetoriais, uma operação matemática fundamental no desenvolvimento e operação de redes neurais. “São dispositivos que já estão prontos para aplicações comerciais – destacou Ingeta – e provavelmente já estão integrados com unidades de processamento gráfico (GPUs), cuja demanda aumentou dramaticamente com o interesse generalizado em sistemas de inteligência artificial.”

Além de maior velocidade e menor consumo de energia, o novo chip também aumentará a segurança, pois não precisa armazenar informações para processá-las. Um participante do estudo acrescentou: “Ninguém pode invadir uma memória inexistente para acessar suas informações”. -Os autores, Fayrouz Eflatouni.