La computación óptica ha sido el tema de investigación de muchas empresas emergentes y de tecnología como Intel e IBM, que buscan el enfoque práctico para traer una nueva forma de computación. Sin embargo, las soluciones más innovadoras a menudo provienen de nuevas empresas y hoy no es una excepción.
Según el informe de EETimes, el startup de computación óptica Lightelligence ha desarrollado un procesador que supera a las GPU normales en 100 veces en el cálculo de algunos de los problemas matemáticos más desafiantes. Como indica el informe, el motor de computación aritmética fotónica (PACE) de Lightelligence logra superar a las GPU normales, como la GeForce RTX 3080 de NVIDIA, en casi 100 veces en la clase de problemas NP-complete.
Más precisamente, el acelerador PACE estaba abordando el modelo de Ising, un ejemplo de un sistema termodinámico utilizado para comprender las transiciones de fase, y logró algunos resultados impresionantes. En comparación con el RTX 3080, alcanzó una velocidad 100 veces mayor. Todo eso se realizó utilizando 12.000 dispositivos ópticos integrados en un circuito y funcionando a una frecuencia de 1 GHz. En comparación con la máquina de bifurcación simulada de Toshiba especialmente diseñada y basada en FPGA, el PACE aún supera a este sistema diseñado para abordar el cálculo matemático de Ising en 25 veces. El chip PACE utiliza la integración fotónica de silicio estándar del interferómetro Mach-Zehnder (MZI) para la computación y MEMS para cambiar la forma de la guía de ondas en el MZI.
Vale la pena señalar que este enfoque demuestra que la computación óptica, más específicamente la dirección de Lightelligence, es útil para más conjuntos de problemas en comparación con “solo” la Inteligencia Artificial. Estas clases de problemas matemáticos computacionalmente costosos, como Ising, se encuentran a menudo en ciencia de materiales, termodinámica, bioinformática, criptografía, diseño de circuitos, optimización de redes eléctricas y mucho más.
