Cálculo matemático a la velocidad de la luz
Investigadores han creado una superficie nanoestructurada capaz de resolver ecuaciones utilizando la luz, que amplia el campo del procesamiento analógico basado en metasuperficies ópticas.
El equipo, --integrado por científicos del instituto de física fundamental AMOLF (Países Bajos), la universidad de Pensilvania y la City University of New York (CUNY)-- publicó sus hallazgos en Nature Nanotechnology.
La creciente necesidad mundial de una informática eficiente ha impulsado a investigadores de diversos campos a explorar alternativas al actual paradigma informático digital. "La velocidad de procesamiento y la eficiencia energética de la electrónica estándar se han convertido en factores limitantes para nuevas aplicaciones disruptivas que entran en nuestra vida cotidiana, como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, la visión por ordenador y muchas más", afirma en un comunicado Andrea Cordaro, estudiante de AMOLF y autor principal. "En este contexto, la computación analógica ha resurgido y recuperado una atención significativa como vía 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 funcionar a velocidades mucho mayores que los métodos electrónicos, ya que el cálculo se realiza a la velocidad de la luz que viaja a través de superficies nanoestructuradas muy finas llamadas metasuperficies.
Además, el procesamiento analógico óptico puede ser más eficiente energéticamente que los métodos electrónicos, ya que no genera calor del mismo modo que los circuitos electrónicos. Esto lo hace idóneo para aplicaciones informáticas de alto rendimiento en las que la velocidad y la eficiencia energética son importantes.
"En los coches autónomos, por ejemplo, la detección y el procesamiento de imágenes consumen mucho tiempo de cálculo", explica Cordaro.
"En un artículo anterior demostramos que es posible utilizar una metasuperficie óptica para detectar bordes muy rápidamente en una imagen de entrada. La detección de los bordes de objetos -como coches, personas, etc.- es el primer paso del 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 utilizar las metasuperficies para realizar otras operaciones matemáticas. Una de las clases más frecuentes de problemas que surgen en muchos campos, como la ingeniería, la ciencia y la economía, son los llamados "problemas inversos lineales". Suelen consistir en la inversión de matrices, que son operaciones matemáticas bastante lentas", explica.
El equipo de investigadores desarrolló una fina nanoestructura dieléctrica, denominada 'metagrating', e incorporó un espejo semitransparente a la muestra para devolver continuamente la señal a las nanoestructuras, cada vez multiplicada por la matriz de dispersión del metagrating.
"Utilizamos una técnica especial de optimización para diseñar la celda unitaria del conjunto nanoestructurado, o metagrating, que puede realizar la multiplicación matricial deseada", dice Cordaro. "Cada problema matemático requiere un diseño específico para el metagrating, 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 matricial genérica a velocidades muy superiores a las de los métodos típicos de computación digital. De hecho, la solución converge en unos 349 fs (es decir, menos de una milmillonésima de segundo), órdenes de magnitud más rápidos que la velocidad de reloj de un procesador convencional.
Cordaro afirma: "Hemos mostrado una nueva y poderosa alianza entre nanotecnología y computación analógica que podría allanar el camino hacia circuitos híbridos de computación óptica y electrónica. Si seguimos desarrollando nuestras ideas, podremos resolver problemas de mayor complejidad a una velocidad y con una eficiencia antes impensables."
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