Optalysys presenta la primera red neuronal óptica impulsada por láser del mundo

• Optalysys demuestra su tecnología de procesamiento óptico ejecutando IA a la velocidad de la luz.
• Utiliza luz láser de bajo consumo en lugar de una técnica de procesamiento de silicio.

La empresa de tecnología con sede en el Reino Unido, llamada Optalysys, ha desarrollado la primera red neuronal convolucional (CNN) utilizando su tecnología de procesamiento óptico. El dispositivo informático óptico utiliza láseres y moduladores de luz espacial para ejecutar operaciones numéricas complejas a muy alta velocidad y utilizando menos energía.

El uso de CNN está creciendo rápidamente, especialmente en el campo del reconocimiento y análisis de imágenes basado en técnicas de aprendizaje automático. También se utiliza en aplicaciones fundamentales como análisis de imágenes médicas, previsión meteorológica y vehículos autónomos. Todos estos modelos requieren cálculos enormes e implican el procesamiento de múltiples capas convolucionales.

En los últimos años, con el avance de los procesadores gráficos, CNN también ha logrado algunos avances impresionantes. Sin embargo, todavía están limitados por los altos costos de energía y la falla de la ley de Moore.

La tecnología de procesamiento óptico desarrollada por Optalysys utiliza luz láser de bajo consumo en lugar de una técnica de procesamiento de silicio. Esto proporciona una mejora de velocidad de varios órdenes de magnitud con respecto a las computadoras tradicionales y consume mucha menos energía.

Según el Dr. Nick New, director ejecutivo y fundador de la empresa, han aplicado el procesamiento óptico al campo de las redes neuronales convolucionales extremadamente complejo y que exige muchos recursos con un 70 por ciento de las tasas de precisión iniciales.

Han demostrado esta tecnología procesando una red neuronal convolucional, utilizando datos MNIST bien conocidos que contienen 10.000 caracteres de prueba y 60.000 caracteres de entrenamiento.

Grandes proyectos basados en esta tecnología

Este enfoque altamente eficiente y escalable (que aún se encuentra en fase de desarrollo) no solo proporcionará nuevos niveles de capacidades basadas en la nube, sino que también mejorará el potencial de las redes neuronales convolucionales para los sistemas móviles. Este trabajo dio lugar a algunos proyectos de prueba de concepto.

Proyecto Genesys: Un prototipo de sistema de búsqueda genética para realizar búsquedas de secuencias de lecturas metagenómicas en una gran base de datos de más de 64 millones de pares de bases de 20 genomas bacterianos.

Proyecto Escape:  Parte de un gran proyecto de colaboración para desarrollar capacidades informáticas de alta escala y algoritmos de próxima generación para el Centro Europeo de Previsiones Meteorológicas a Medio Plazo.

Proyecto Equate:  Un proyecto inicial con DARPA para explorar el procesamiento matemático a la velocidad de la luz, que forma la base para simulaciones a escala extrema como las utilizadas en dinámica de fluidos y modelado de plasma.

Acerca de Optalysys

Optalysys es una de las nuevas empresas de rápido crecimiento que está trabajando en la implementación de la computación óptica en la inteligencia artificial. Construyeron su primer coprocesador utilizando técnicas ópticas difractivas bien establecidas, que se basan en un láser de baja potencia en lugar de corriente eléctrica.

Según la empresa, su tecnología es en gran medida escalable. En el futuro, estos sistemas podrán alcanzar capacidades más allá de los límites de lo que se puede lograr a través de las máquinas informáticas tradicionales, utilizando la forma más natural de procesamiento paralelo:la luz.

Estos sistemas estarán disponibles en máquinas informáticas de alto rendimiento, computadoras de escritorio y en la nube. Además, los sistemas miniaturizados se integrarán en dispositivos portátiles con la ayuda de la tecnología de componentes actual.

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Otras empresas como Lightmatter, Light Intelligence, Lighton y Fathom Computing están trabajando en el mismo campo. Todos utilizan diferentes tipos de técnicas ópticas para codificar redes neuronales con el fin de proporcionar un sistema mucho más eficiente desde el punto de vista energético que el aprendizaje basado en GPU convencional.