{"id":34491,"date":"2019-10-31T21:58:39","date_gmt":"2019-10-31T18:58:39","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/intel-rabotaet-nad-opticheskimi-chipami-dlya-bolee-effektivnogo-ii\/"},"modified":"2019-10-31T21:58:39","modified_gmt":"2019-10-31T18:58:39","slug":"intel-rabotaet-nad-opticheskimi-chipami-dlya-bolee-effektivnogo-ii","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/news\/intel-rabotaet-nad-opticheskimi-chipami-dlya-bolee-effektivnogo-ii","title":{"rendered":"Intel est\u00e1 trabajando en chips \u00f3pticos para un AI m\u00e1s eficiente","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Los circuitos integrados fot\u00f3nicos o chips \u00f3pticos tienen potencialmente muchas ventajas en comparaci\u00f3n con sus an\u00e1logos electr\u00f3nicos, como la reducci\u00f3n del consumo energ\u00e9tico y la disminuci\u00f3n de la latencia en los c\u00e1lculos. Por esta raz\u00f3n, muchos investigadores creen que podr\u00edan ser extremadamente efectivos en tareas de aprendizaje autom\u00e1tico y creaci\u00f3n de inteligencia artificial (IA). La empresa Intel tambi\u00e9n ve grandes perspectivas para la aplicaci\u00f3n de la fot\u00f3nica sil\u00edcica en este sentido. Un grupo de sus investigadores en un art\u00edculo cient\u00edfico<\/a><\/noindex> describi\u00f3 detalladamente nuevos m\u00e9todos que podr\u00edan acercar las redes neuronales \u00f3pticas un paso m\u00e1s hacia la realidad.<\/p>\n

\"Intel<\/p>\n

En una reciente publicaci\u00f3n en el blog de Intel<\/a><\/noindex>, dedicado al aprendizaje autom\u00e1tico, se discute c\u00f3mo comenzaron las investigaciones en el \u00e1mbito de las redes neuronales \u00f3pticas. Los trabajos cient\u00edficos de David Miller (David A. B. Miller) y Michael Reck demostraron que un tipo de circuito fot\u00f3nico, conocido como interfer\u00f3metro de Mach-Zehnder (MZI), puede ser configurado para realizar multiplicaciones de matrices de 2 \u00d7 2; adem\u00e1s, al colocar el MZI en una red triangular para multiplicar matrices m\u00e1s grandes, se puede obtener un esquema que implementa el algoritmo de multiplicaci\u00f3n de una matriz por un vector, que es el c\u00e1lculo fundamental utilizado en el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n

Un nuevo estudio de Intel se centr\u00f3 en examinar qu\u00e9 sucede cuando aparecen diversos defectos a los que est\u00e1n expuestos los chips \u00f3pticos durante la fabricaci\u00f3n (dado que la fot\u00f3nica computacional es an\u00e1loga por naturaleza), lo que provoca diferencias en la precisi\u00f3n de los c\u00e1lculos entre diferentes chips del mismo tipo. Aunque se han realizado estudios similares, en el pasado se enfocaron m\u00e1s en la optimizaci\u00f3n posterior a la fabricaci\u00f3n para corregir posibles imprecisiones. Sin embargo, este enfoque tiene una mala escalabilidad a medida que las redes crecen en tama\u00f1o, lo que conduce a un aumento en la potencia computacional necesaria para ajustar las redes \u00f3pticas. En lugar de optimizar despu\u00e9s de la fabricaci\u00f3n, Intel consider\u00f3 la posibilidad de un entrenamiento \u00fanico de los chips antes de la fabricaci\u00f3n gracias al uso de una arquitectura resistente a las interferencias. Una red neuronal \u00f3ptica de referencia fue entrenada una vez, despu\u00e9s de lo cual los par\u00e1metros de entrenamiento fueron distribuidos entre varios ejemplos fabricados de la red con diferencias en sus componentes.<\/p>\n

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El equipo de Intel examin\u00f3 dos arquitecturas para construir sistemas de inteligencia artificial basados en MZI: GridNet y FFTNet. GridNet coloca de manera predecible el MZI en una cuadr\u00edcula, mientras que FFTNet los dispone en forma de 'mariposas'. Despu\u00e9s de entrenar ambos modelos en una tarea de referencia de aprendizaje profundo para el reconocimiento de d\u00edgitos manuscritos (MNIST), los investigadores encontraron que GridNet logr\u00f3 una mayor precisi\u00f3n que FFTNet (98 % frente a 95 %), aunque la arquitectura FFTNet result\u00f3 ser 'significativamente m\u00e1s confiable'. De hecho, el rendimiento de GridNet cay\u00f3 por debajo del 50 % con la adici\u00f3n de ruido artificial (perturbaciones que imitan posibles defectos en la fabricaci\u00f3n de chips \u00f3pticos), mientras que para FFTNet permaneci\u00f3 casi constante.<\/p>\n

Los cient\u00edficos afirman que sus investigaciones establecen las bases para m\u00e9todos de entrenamiento de inteligencia artificial que ayudar\u00e1n a eliminar la necesidad de afinar los chips \u00f3pticos despu\u00e9s de su fabricaci\u00f3n, ahorrando valioso tiempo y recursos.<\/p>\n

'Al igual que en cualquier proceso de fabricaci\u00f3n, surgen ciertos defectos, lo que significa que habr\u00e1 peque\u00f1as variaciones entre los chips, y estas influir\u00e1n en la precisi\u00f3n de los c\u00e1lculos', escribe Kazimir Wierzynski, director s\u00e9nior del grupo de productos Intel AI. 'Si las neuronas \u00f3pticas se convierten en una parte viable del ecosistema de hardware de inteligencia artificial, necesitar\u00e1n avanzar hacia chips m\u00e1s grandes y tecnolog\u00edas de producci\u00f3n industrial. Nuestra investigaci\u00f3n muestra que elegir la arquitectura correcta por adelantado puede aumentar significativamente la probabilidad de que los chips producidos alcancen el rendimiento deseado, incluso ante variaciones en la producci\u00f3n.'<\/p>\n

Al mismo tiempo, mientras Intel realiza principalmente investigaciones, Yichen Shen, candidato a doctorado del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts, fund\u00f3 la startup Lightelligence, con sede en Boston, que ha atra\u00eddo financiamiento de capital de riesgo por un total de 10,7 millones de d\u00f3lares y recientemente demostr\u00f3<\/a><\/noindex> un prototipo de chip \u00f3ptico para aprendizaje autom\u00e1tico, que es 100 veces m\u00e1s r\u00e1pido que los chips electr\u00f3nicos actuales y tambi\u00e9n reduce significativamente el consumo de energ\u00eda, lo que muestra una vez m\u00e1s el potencial de las tecnolog\u00edas fot\u00f3nicas.<\/p>\n

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Fuente: 3dnews.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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