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La computación con láser podría potenciar la genómica y la IA
A medida que el costo de secuenciar el genoma de una persona se desploma, crece la demanda de la potencia informática necesaria para dar sentido a la información genética. Nicholas New espera que parte de ello sea trabajado por un procesador que analiza datos usando luz láser, construido por su startup del Reino Unido, Optalisis .
New dice que el enfoque exótico de su empresa para procesar datos puede mejorar drásticamente una computadora convencional al hacerse cargo de algunos de los trabajos más exigentes en aplicaciones como la genómica y la simulación del clima. El trabajo duro puede ser realizado por la óptica, dice.
Los investigadores han trabajado en la idea de utilizar la óptica en lugar de la electrónica para procesar datos durante décadas, con poca tracción comercial. Pero New argumenta que ahora es necesario porque fabricantes como Intel admiten que no pueden seguir mejorando los chips convencionales al ritmo que solían hacerlo (ver Moore's Law Is Dead. Now What?).
La manipulación de rayos láser codificados con datos ofrece un atajo en ciertas operaciones informáticas complicadas.
La tecnología de Optalysys realiza una función matemática llamada transformada de Fourier mediante la codificación de datos, digamos una secuencia del genoma, en un rayo láser. Los datos se pueden manipular haciendo que las ondas de luz en el haz interfieran entre sí, realizando el cálculo explotando la física de la luz y generando un patrón que codifica el resultado. El patrón es leído por un sensor de cámara y retroalimentado a los circuitos electrónicos de una computadora convencional. El enfoque óptico es más rápido porque logra en un solo paso lo que requeriría muchas operaciones de una computadora electrónica, dice New.
La tecnología fue habilitada por la industria de la electrónica de consumo que redujo el costo de los componentes llamados moduladores de luz espacial, que se utilizan para controlar la luz dentro de los proyectores. La compañía planea lanzar su primer producto el próximo año, destinado a computadoras de alto rendimiento utilizadas para procesar datos genómicos. Tomará la forma de una tarjeta PCI Express, un componente estándar utilizado para actualizar PC o servidores que generalmente se utilizan para procesadores gráficos. Optalysys también está trabajando en un proyecto de investigación del Pentágono que investiga tecnologías que podrían reducir las supercomputadoras al tamaño de una computadora de escritorio, y una proyecto europeo en la mejora de las simulaciones meteorológicas.
startup francesa Luces encendidas , fundada a principios de este año, también ha construido un sistema que utiliza trucos ópticos para procesar los datos que transporta la luz láser. La compañía apunta a un truco utilizado en el aprendizaje automático que comprime la información multiplicándola con datos aleatorios.
Esa técnica es útil, pero onerosa para las computadoras convencionales que trabajan con grandes conjuntos de datos, dice Laurent Daudet, director de tecnología de LightOn y profesor de física en la Université Paris Diderot. Su sistema obtiene el mismo efecto más fácilmente al explotar la dispersión aleatoria que ocurre naturalmente cuando la luz pasa a través de un material translúcido.
Las computadoras realmente apestan en esto, [pero] puedes usar la naturaleza para hacerlo, dice Daudet. Él y los otros dos fundadores de LightOn resultados publicados el año pasado mostrando cómo funciona. La compañía está trabajando para demostrar que su sistema también puede realizar otras operaciones, y tiene como objetivo poner un nuevo prototipo en línea como un servicio en la nube para que otros experimenten, dice Daudet.
El momento es bueno para estas nuevas empresas. El reconocimiento de que los diseños de chips existentes ya no mejorarán al ritmo exponencial que solían hacer está haciendo que la industria esté más abierta a nuevas ideas, dice Horst Simón , subdirector del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley. Dado que los chips convencionales ya no son más rápidos, las rutas alternativas parecen más atractivas, dice Simon.
Esas rutas alternativas incluyen computadoras cuánticas y diseños de chips especializados para IA, así como sistemas de computación óptica. Simon duda de que la tecnología óptica se haga cargo de todo tipo de computación, pero dice que finalmente podría encontrar un lugar práctico. Puede haber aplicaciones de nicho donde su rendimiento tenga sentido, dice.