Neurona láser basada en un chip puede procesar 34,7 millones de imágenes x s

AXCESS · Diciembre 25, 2024, 02:47:02 AM

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Los investigadores han desarrollado una "neurona artificial alimentada por láser", que es como una versión supercargada de una neurona biológica.

Esta neurona láser basada en un chip imita el funcionamiento de las neuronas humanas, pero es increíblemente rápida.

Los científicos de la Universidad China de Hong Kong afirman que esta neurona láser funciona a una velocidad asombrosa de 10 GBaud, mil millones de veces más rápido que su homóloga biológica.

Curiosamente, el equipo aprovechó esta velocidad para procesar conjuntos de datos de 100 millones de latidos cardíacos o 34,7 millones de imágenes en solo un segundo.

Esta increíble ventaja de velocidad lo posiciona para avanzar en campos como la inteligencia artificial y la supercomputación.

"Nuestra tecnología podría acelerar la toma de decisiones de IA en aplicaciones críticas en cuanto al tiempo, manteniendo al mismo tiempo una alta precisión", dijo Chaoran Huang, el líder del equipo de investigación.

"Esperamos que la integración de nuestra tecnología en dispositivos de computación de borde, que procesan datos cerca de su fuente, facilite sistemas de IA más rápidos e inteligentes que sirvan mejor a las aplicaciones del mundo real con un consumo de energía reducido en el futuro", agregó Huang.

Neuronas láser de bajo consumo energético

Las neuronas láser proporcionan capacidades de procesamiento de datos de alta velocidad y bajo consumo energético. La mayoría de las que se han desarrollado hasta ahora son "neuronas de impulsos fotónicos".

Estas neuronas tienen limitaciones como tiempos de respuesta lentos, pérdida de información y la necesidad de componentes de hardware adicionales.

"Nuestra neurona graduada por láser supera las limitaciones de velocidad de las versiones fotónicas actuales de neuronas de picos y tiene el potencial de un funcionamiento aún más rápido", afirmó Huang.

Para superar las limitaciones de velocidad de las neuronas láser anteriores, los investigadores crearon neuronas graduadas por láser de puntos cuánticos basadas en chips.

Inyectaron señales de radiofrecuencia en una parte específica del láser de puntos cuánticos. Además, se agregaron almohadillas de radiofrecuencia de alta velocidad a estas secciones para un funcionamiento más rápido, simple y eficiente.

"Con potentes efectos de memoria y excelentes capacidades de procesamiento de información, una sola neurona graduada por láser puede comportarse como una pequeña red neuronal", dijo Huang.

El autor agregó: "Por lo tanto, incluso una sola neurona graduada por láser sin conexiones complejas adicionales puede realizar tareas de aprendizaje automático con alto rendimiento".

Muestra promesa en las pruebas

Durante las pruebas, el equipo utilizó este nuevo dispositivo de chip basado en láser para crear un "sistema de computación de reservorio".

La computación de reservorio es un método computacional que utiliza un tipo específico de red, conocida como reservorio, para procesar datos que cambian con el tiempo. Esto es particularmente útil para tareas como el reconocimiento de voz y la predicción meteorológica, donde la comprensión de la secuencia de eventos es importante.

Al integrarse con neuronas láser, el sistema de computación de reservorio exhibió un desempeño superior en tareas de reconocimiento de patrones y predicción de secuencias a largo plazo en varias aplicaciones de IA.

Pudo procesar una cantidad masiva de datos, como 100 millones de latidos cardíacos por segundo. Además, identificó con precisión los ritmos cardíacos irregulares el 98,4 por ciento de las veces.

"En este trabajo, utilizamos una sola neurona calificada por láser, pero creemos que la conexión en cascada de múltiples neuronas calificadas por láser liberará aún más su potencial, al igual que el cerebro tiene miles de millones de neuronas trabajando juntas en redes", dijo Huang.

"Estamos trabajando para mejorar la velocidad de procesamiento de nuestra neurona calificada por láser mientras también desarrollamos una arquitectura de computación de reservorio profundo que incorpora neuronas calificadas por láser en cascada", concluyó el investigador en el comunicado de prensa.

Este desarrollo podría hacer avanzar significativamente los campos de la IA, la atención médica y la ciencia climática.

Fuente:
Yahoo News
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