Novo computador baseado em luz da Microsoft é inspirado em tecnologia de 80 anos e pode tornar IA 100 vezes mais eficiente

O mais recente sistema de computação da Microsoft usa micro-LEDs e sensores de câmera para realizar cálculos.

Com informações de Live Science.

Um computador que utiliza luz em vez de interruptores digitais para cálculos pode ajudar a reduzir o consumo de energia da inteligência artificial (IA), de acordo com um novo estudo. Os cientistas que inventaram o computador o descrevem como um novo paradigma da computação.

Pesquisadores da Microsoft desenvolveram um protótipo de computador óptico analógico (COA) que pode executar algumas tarefas para as quais uma IA poderia ser usada, bem como problemas de otimização.

O novo sistema de computação poderá um dia resolver certos problemas mais rapidamente e com menos energia do que os computadores digitais modernos são capazes, escreveram os cientistas no estudo, publicado em 3 de setembro na revista Nature.

“O aspecto mais importante que o AOC oferece é que estimamos uma melhoria de cerca de cem vezes na eficiência energética”, disse o coautor do estudo, Jannes Gladrow, pesquisador de IA da Microsoft, em uma publicação no blog da Microsoft . “Isso por si só é inédito em hardware.”

No novo estudo, pesquisadores da Microsoft construíram um computador que usa micro-LEDs e sensores de câmera para realizar cálculos.

Ao contrário dos computadores digitais comuns, que acionam bilhões de minúsculos interruptores para realizar cálculos, o novo sistema utiliza luz e voltagem de diferentes intensidades para somar e multiplicar números em um ciclo de feedback. O AOC calcula um problema diversas vezes, aprimorando o anterior a cada vez, até atingir um “estado estável”, ou solução final.

Como o AOC não converte os sinais analógicos em digitais durante os cálculos, ele economiza energia e supera algumas das limitações de velocidade inerentes à computação digital.

Esse método de computação especializado “o torna um “localizador de estado estacionário” de propósito especial para certos problemas de IA e otimização, não um computador de uso geral”, disse Aydogan Ozcan, pesquisador de computação óptica da UCLA que não estava envolvido na pesquisa, à Live Science por e-mail.

Mas, para esses propósitos específicos, o AOC poderia oferecer melhorias significativas em relação à computação digital, escreveram os pesquisadores no estudo.

Um novo paradigma de computação baseado em luz

A equipe também programou um “gêmeo digital” — um modelo computacional que imita os cálculos do AOC físico. Esse gêmeo digital pode ser ampliado para lidar com mais variáveis ​​e cálculos mais complexos.

“O gêmeo digital é onde podemos trabalhar em problemas maiores do que o próprio instrumento pode resolver agora”, disse Michael Hansen, diretor sênior de processamento de sinais biomédicos da Microsoft Health Futures, na postagem do blog.

A equipe primeiro fez com que o AOC executasse algumas tarefas simples de aprendizado de máquina, como a classificação de imagens. O AOC físico teve um desempenho quase tão bom quanto um computador digital. Um AOC futuro, maior e capaz de lidar com mais variáveis, poderia rapidamente superar um computador digital em eficiência energética, escreveu a equipe.

Em seguida, os pesquisadores usaram o gêmeo digital AOC para reconstruir uma imagem de tomografia cerebral de 320×320 pixels usando apenas 62,5% dos dados originais. O gêmeo digital reproduziu a imagem com precisão — um feito que, segundo os cientistas, pode levar a tempos de ressonância magnética mais curtos.

Por fim, a equipe usou o AOC para resolver uma série de problemas financeiros que envolviam encontrar a maneira mais eficiente de trocar fundos entre vários grupos, minimizando os riscos — um desafio que as câmaras de compensação enfrentam diariamente — com uma taxa de sucesso maior do que os computadores quânticos existentes.

Por enquanto, o AOC é um protótipo. Mas, à medida que modelos futuros adicionarem mais micro-LEDs, as máquinas poderão se tornar muito mais potentes, computando milhões ou bilhões de variáveis ​​simultaneamente.

“Nosso objetivo, nossa visão de longo prazo, é que isso seja uma parte significativa do futuro da computação”, disse Hitesh Ballani, pesquisador da equipe Cloud Systems Futures da Microsoft, na postagem do blog./

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