La inteligencia artificial (IA) se está volviendo rápidamente más poderosa y omnipresente, pero este crecimiento tiene un alto costo energético. Los centros de datos ya consumen alrededor del 1,5% de la energía mundial, y esa cifra aumenta un 12% anualmente. A medida que los modelos de IA como ChatGPT se vuelvan más complejos, la demanda de potencia informática (y electricidad) no hará más que aumentar. Los investigadores ahora están explorando una alternativa radical: computadoras ópticas que utilizan luz en lugar de electricidad para realizar cálculos.
La promesa de la informática óptica
Durante décadas, la computación óptica ha sido en gran medida teórica. El desafío radica en imitar las puertas lógicas de las computadoras tradicionales con fotones en lugar de electrones. A diferencia de la electricidad, la luz viaja naturalmente en línea recta, lo que dificulta la creación de funciones no lineales necesarias para el procesamiento de datos complejos.
Un equipo de Penn State publicó recientemente una investigación en Science Advances que describe un avance potencial. Su enfoque utiliza una configuración de “espejo infinito” (un bucle de elementos ópticos) para codificar datos en haces de luz, creando el comportamiento no lineal necesario sin láseres de alta potencia ni materiales exóticos. El sistema captura patrones de luz con una cámara microscópica y realiza de manera efectiva cálculos relevantes para la IA.
Por qué esto es importante
La trayectoria actual del consumo de energía de la IA es insostenible. La expansión de los centros de datos ya está ejerciendo presión sobre las redes eléctricas y el impacto ambiental de la generación de electricidad es significativo. Para que la IA crezca de manera responsable, necesitamos métodos informáticos más eficientes.
La informática óptica ofrece un camino convincente a seguir. A diferencia de los circuitos eléctricos, los sistemas basados en luz podrían en teoría funcionar a niveles de potencia mucho más bajos y al mismo tiempo lograr un rendimiento comparable o incluso superior.
“La conclusión clave es que una estructura óptica cuidadosamente diseñada puede producir el comportamiento de entrada-salida no lineal que la IA necesita sin depender de materiales no lineales fuertes o láseres de alta potencia”, explica Xingjie Ni, profesor de ingeniería de Penn State.
El camino a seguir: sistemas híbridos
A pesar del progreso, las computadoras ópticas no están preparadas para reemplazar a los chips de silicio tradicionales en el corto plazo. La tecnología enfrenta obstáculos de fabricación y requiere un mayor perfeccionamiento antes de su implementación práctica. Los expertos predicen que aún faltan entre dos y cinco años para tener prototipos listos para la industria, dependiendo de la financiación y aplicaciones específicas.
El escenario más probable es un enfoque híbrido : integrar chips ópticos junto con las GPU existentes para acelerar tareas de IA computacionalmente intensivas. Esto permitiría que la electrónica maneje el procesamiento de uso general mientras que la óptica aborda cargas de trabajo que consumen mucha energía.
Francesca Parmigiani de Microsoft Research señala que la computación óptica “tiene el potencial de realizar eficientemente muchas más operaciones en paralelo y a velocidades significativamente más altas que el hardware digital convencional”. Chene Tradonsky, cofundador de LightSolver, enfatiza que la eficiencia energética ya no es secundaria en el desarrollo de la IA.
En última instancia, la computación óptica representa un paso crucial hacia un futuro más sostenible para la IA. Si bien persisten los desafíos, las posibles recompensas (reducción del consumo de energía, procesamiento más rápido y costos más bajos) lo convierten en un campo que vale la pena observar.
