Investigadores de AMOLF, la Universidad de Pensilvania y la Universidad de la Ciudad de Nueva York (CUNY) crearon una superficie nanoestructurada capaz de resolver ecuaciones usando luz.
Este descubrimiento abre nuevas e interesantes oportunidades en el campo del procesamiento analógico basado en metasuperficies ópticas.
Las necesidades cada vez mayores del mundo de una computación eficiente han llevado a los investigadores de diversos campos de investigación a explorar alternativas al paradigma actual de la computación digital.
“La velocidad de procesamiento y la eficiencia energética de la electrónica estándar se han convertido en factores limitantes para las nuevas aplicaciones disruptivas que ingresan a nuestra vida cotidiana, como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la visión por computadora y muchas más, dice Andrea Cordaro.
“En este contexto, la computación analógica ha resurgido y recuperado una atención significativa como ruta complementaria a las arquitecturas tradicionales”.
El procesamiento analógico óptico se refiere al uso de la luz para realizar cálculos analógicos, a diferencia de los métodos electrónicos tradicionales que utilizan electricidad.
Una de las principales ventajas de utilizar la luz para realizar tareas informáticas específicas es que puede operar a velocidades mucho más altas que los métodos electrónicos, ya que el cálculo se realiza a la velocidad de la luz que viaja a través de superficies nanoestructuradas muy delgadas llamadas metasuperficies.
Además, el procesamiento analógico óptico puede ser más eficiente energéticamente que los métodos electrónicos, ya que no genera calor de la misma manera que lo hacen los circuitos electrónicos.
Esto lo hace ideal para su uso en aplicaciones informáticas de alto rendimiento donde la velocidad y la eficiencia energética son importantes.
“En los automóviles autónomos, por ejemplo, la detección y el procesamiento de imágenes consumen mucho tiempo de cómputo”, dice Cordaro.
“En un artículo anterior, demostramos que es posible usar una metasuperficie óptica para una detección de bordes muy rápida en una imagen de entrada.
La detección de los bordes de los objetos, como automóviles, personas, etc., es el primer paso en el procesamiento de imágenes en muchas aplicaciones.
Realizar este paso ópticamente puede ahorrar tiempo y energía de procesamiento”.
Cordaro y sus colegas se dieron cuenta de que también podían usar metasuperficies para realizar otras operaciones matemáticas.
“Una de las clases de problemas más frecuentes que surgen en muchos campos, incluida la ingeniería, la ciencia y la economía, son los llamados ‘problemas inversos lineales’.
Por lo general, implican inversiones de matriz, que son operaciones matemáticas bastante lentas”, dice.
El equipo de investigadores desarrolló una nanoestructura dieléctrica delgada, llamada metagrading, e incorporó un espejo semitransparente en la muestra para enviar continuamente la señal a las nanoestructuras, cada vez multiplicada por la matriz de dispersión de metagrading.
“Utilizamos una técnica de optimización especial para diseñar la celda unitaria del arreglo nanoestructurado, o metagrading, que puede realizar la multiplicación de matriz deseada”, dice Cordaro.
“Cada problema matemático requiere un diseño específico para la metagradación, pero en teoría se podría diseñar una superficie con múltiples rejillas paralelas para resolver varias ecuaciones integrales en paralelo”.
Estos resultados demuestran la posibilidad de resolver problemas matemáticos complejos y una inversión de matriz genérica a velocidades muy superiores a las de los métodos típicos de computación digital.
De hecho, la solución converge en alrededor de 349 fs (es decir, menos de una mil millonésima de segundo), órdenes de magnitud más rápido que la velocidad de reloj de un procesador convencional.
“Hemos mostrado una nueva y poderosa alianza entre la nanotecnología y la computación analógica que podría allanar el camino para circuitos híbridos de computación óptica y electrónica.
Desarrollar aún más nuestras ideas dará como resultado la resolución de problemas de mayor complejidad a una velocidad y eficiencia que antes eran impensables”.
Fuente: AMOLF
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