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Novo chip fotônico desenvolvido na Universidade da Flórida une luz e eletricidade, processa tarefas de IA com até 100 vezes mais eficiência energética
Sistemas de inteligência artificial já estão presentes em quase tudo, do reconhecimento facial às traduções automáticas. Um novo Chip pode se destacar ainda mais nesse cenáriIo competitivo da IA.
No entanto, porque esses modelos estão cada vez mais complexos, o consumo de eletricidade cresce em ritmo acelerado. Essa demanda pressiona redes elétricas e levanta preocupações sobre sustentabilidade.
Portanto, encontrar alternativas para reduzir o gasto de energia tornou-se prioridade em pesquisas tecnológicas. Foi nesse cenário que surgiu um avanço da Universidade da Flórida.
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Um chip que une luz e eletricidade
Pesquisadores da instituição criaram um novo tipo de chip que combina luz e eletricidade para executar operações fundamentais de IA.
O diferencial está no uso da luz para realizar uma das tarefas que mais consome energia: o reconhecimento de padrões em imagens, vídeos e textos.
Segundo os testes, essa abordagem pode ser de 10 a 100 vezes mais eficiente que os chips tradicionais. Além disso, ela acelera o processamento sem comprometer a precisão.
Convolução com energia reduzida
O chip foi projetado para executar operações de convolução, essenciais no aprendizado de máquina. Essas funções são responsáveis por identificar formas, bordas e padrões que alimentam redes neurais.
Ao integrar componentes ópticos diretamente no silício, os cientistas conseguiram realizar essas operações com lasers e lentes microscópicas. Isso reduziu drasticamente o consumo energético, mantendo o desempenho.
“Realizar uma computação crucial de aprendizado de máquina com energia próxima a zero é um salto para os futuros sistemas de IA”, explicou Volker J. Sorger, professor de Fotônica de Semicondutores da Universidade da Flórida e líder do estudo.
Resultados práticos dos testes
Nos experimentos, o protótipo classificou dígitos manuscritos com cerca de 98% de precisão. O índice é comparável ao de chips convencionais, mas com economia de energia muito maior.
O sistema utiliza duas lentes Fresnel em miniatura. Elas são versões planas e ultrafinas das usadas em faróis, gravadas diretamente no chip. Cada uma delas é mais fina que um fio de cabelo humano.
O processo funciona assim: os dados são convertidos em luz laser dentro do chip. Em seguida, a luz atravessa as lentes Fresnel, que realizam a transformação matemática necessária. Depois, o resultado é reconvertido em sinal digital.
Multiplexação de cores de luz
Outro avanço foi demonstrar que o chip pode processar fluxos simultâneos de dados. Isso é possível porque diferentes lasers, em diferentes cores, passam ao mesmo tempo pelas lentes.
“Podemos ter vários comprimentos de onda, ou cores, de luz passando pela lente ao mesmo tempo”, destacou Hangbo Yang, professor associado de pesquisa e coautor do trabalho. “Essa é uma vantagem fundamental da fotônica.”
Essa técnica é chamada de multiplexação de comprimento de onda. Na prática, permite mais velocidade e eficiência em comparação com chips eletrônicos convencionais.
Colaboração e aplicação futura
O estudo foi publicado na revista Advanced Photonics e contou com a colaboração da UCLA, da Universidade George Washington e do Instituto de Semicondutores da Flórida.
Sorger lembrou que fabricantes como a NVIDIA já utilizam elementos ópticos em partes de seus chips. Portanto, a integração dessa nova tecnologia não seria algo distante da realidade.
“Em um futuro próximo, a óptica baseada em chips se tornará uma parte essencial de todos os chips de IA que usamos diariamente”, afirmou. “E a computação óptica de IA será a próxima.”
Uma possível virada para a IA
O desenvolvimento de chips que unem luz e eletricidade mostra um caminho para reduzir o peso energético da inteligência artificial. Porque a demanda por poder computacional só tende a crescer, tecnologias mais eficientes são vistas como solução necessária.
Assim, o protótipo da Universidade da Flórida pode abrir caminho para modelos de IA mais avançados e sustentáveis, oferecendo velocidade, precisão e consumo reduzido em uma mesma plataforma.
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