Red neuronal fotónica de silicio revelada

Las redes neuronales están conquistando el mundo de la computación. Los investigadores los han utilizado para crear máquinas que están aprendiendo una amplia gama de habilidades que anteriormente habían sido exclusivas de los humanos: reconocimiento de objetos, reconocimiento de rostros, procesamiento del lenguaje natural, traducción automática. Todas estas habilidades, y más, ahora se están volviendo rutinarias para las máquinas.

Por lo tanto, existe un gran interés en crear redes neuronales más capaces que puedan ampliar aún más los límites de la inteligencia artificial. El objetivo de este trabajo es crear circuitos que funcionen más como neuronas, los llamados chips neuromórficos. Pero, ¿cómo hacer que estos circuitos sean significativamente más rápidos?

Hoy recibimos una especie de respuesta gracias al trabajo de Alexander Tait y sus amigos de la Universidad de Princeton en Nueva Jersey. Estos muchachos han construido un chip neuromórfico fotónico de silicio integrado y muestran que computa a velocidades ultrarrápidas.

La computación óptica ha sido durante mucho tiempo el gran sueño de la informática. Los fotones tienen un ancho de banda significativamente mayor que los electrones y, por lo tanto, pueden procesar más datos con mayor rapidez. Pero las ventajas de los sistemas ópticos de procesamiento de datos nunca han superado el costo adicional de fabricarlos, por lo que nunca han sido ampliamente adoptados.

Eso ha comenzado a cambiar en algunas áreas de la informática, como el procesamiento de señales analógicas, que requiere el tipo de procesamiento de datos ultrarrápido que solo los chips fotónicos pueden proporcionar.

Ahora las redes neuronales están abriendo una nueva oportunidad para la fotónica. Las redes neuronales fotónicas que aprovechan las plataformas fotónicas de silicio podrían acceder a nuevos regímenes de procesamiento de información ultrarrápido para radio, control y computación científica, dicen Tait y compañía.

El núcleo del desafío es producir un dispositivo óptico en el que cada nodo tenga las mismas características de respuesta que una neurona. Los nodos toman la forma de diminutas guías de ondas circulares talladas en un sustrato de silicio en el que puede circular la luz. Cuando se libera, esta luz modula la salida de un láser que funciona en el umbral, un régimen en el que pequeños cambios en la luz entrante tienen un impacto dramático en la salida del láser.

Fundamentalmente, cada nodo del sistema funciona con una longitud de onda de luz específica, una técnica conocida como multiplexación por división de onda. La luz de todos los nodos se puede sumar mediante la detección de potencia total antes de alimentar al láser. Y la salida del láser se retroalimenta a los nodos para crear un circuito de retroalimentación con un carácter no lineal.

Una pregunta importante es hasta qué punto esta no linealidad imita el comportamiento neuronal. Tait y compañía miden la salida y muestran que es matemáticamente equivalente a un dispositivo conocido como red neuronal recurrente de tiempo continuo. Este resultado sugiere que las herramientas de programación para CTRNN podrían aplicarse a redes neuronales fotónicas de silicio más grandes, dicen.

Ese es un resultado importante porque significa que el dispositivo que Tait y compañía han creado puede explotar de inmediato la amplia gama de conocimientos de programación que se ha reunido para este tipo de redes neuronales.

Continúan demostrando cómo se puede hacer esto utilizando una red que consta de 49 nodos fotónicos. Usan esta red neuronal fotónica para resolver el problema matemático de emular cierto tipo de ecuación diferencial y compararla con una unidad central de procesamiento ordinaria.

Los resultados muestran cuán rápidas pueden ser las redes neuronales fotónicas. El factor de aceleración de hardware efectivo de la red neuronal fotónica se estima en 1960 × en esta tarea, dicen Tait y compañía. Esa es una aceleración de tres órdenes de magnitud.

Eso abre las puertas a una industria completamente nueva que podría llevar la computación óptica a la corriente principal. Las redes neuronales fotónicas de silicio podrían representar las primeras incursiones en una clase más amplia de sistemas fotónicos de silicio para el procesamiento de información escalable, dicen Taif y compañía.

Y otros también están trabajando en esta área. A principios de este año, Yichen Shen del MIT y algunos amigos propusieron la arquitectura detrás de una red neuronal totalmente óptica y demostraron elementos de la misma utilizando un procesador nanofotónico programable.

Por supuesto, mucho depende de qué tan bien funcione la primera generación de chips neuromórficos electrónicos. Las redes neuronales fotónicas deberán ofrecer ventajas significativas para ser ampliamente adoptadas y, por lo tanto, requerirán una caracterización mucho más detallada. Claramente, se avecinan tiempos interesantes para la fotónica.

Ref: arxiv.org/abs/1611.02272 : Fotónica de silicio neuromórfico

Esta historia se actualizó el 22 de noviembre para incluir trabajo adicional realizado por investigadores del MIT.

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