A medida que más dispositivos portátiles conectados a internet demandan un mayor ancho de banda para tareas como el teletrabajo y la computación en la nube, será cada vez más difícil gestionar la cantidad finita de espectro inalámbrico disponible para que todos los usuarios lo compartan.

Ya se ha comenzado a emplear inteligencia artificial para gestionar dinámicamente el espectro inalámbrico disponible, con el objetivo de reducir la latencia y mejorar el rendimiento. Sin embargo, la mayoría de las tecnologías de inteligencia artificial para clasificar y procesar señales inalámbricas consumen mucha energía y no pueden operar en tiempo real.

Ahora, un equipo liderado por Ronald Davis III, del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en Estados Unidos, ha desarrollado un nuevo acelerador de hardware para inteligencia artificial, diseñado específicamente para el procesamiento de señales inalámbricas. Su procesador óptico realiza cálculos de aprendizaje automático (una modalidad de inteligencia artificial) a la velocidad de la luz, clasificando las señales inalámbricas en cuestión de nanosegundos.

El chip fotónico es aproximadamente 100 veces más rápido que la mejor alternativa digital, a la vez que converge en una precisión de aproximadamente el 95% en la clasificación de señales. El nuevo acelerador de hardware también es adaptable a múltiples escalas y situaciones, por lo que podría utilizarse para otras aplicaciones informáticas de alto rendimiento. Al mismo tiempo, es más pequeño, más ligero, más barato y energéticamente más eficiente, que los aceleradores de hardware digital para inteligencia artificial.

El nuevo acelerador de hardware podría proporcionar aceleraciones drásticas en muchas aplicaciones más allá del procesamiento de señales. Por ejemplo, podría ayudar a los vehículos autónomos a reaccionar en fracciones de segundo a cambios importantes en su entorno o permitir que los marcapasos inteligentes monitoricen continuamente la salud cardíaca del paciente.

Ronald Davis III y sus colegas exponen los detalles técnicos del nuevo chip fotónico en la revista académica Science Advances, bajo el título “RF-Photonic Deep Learning Processor with Shannon-Limited Data Movement”.

Fuente: noticiasdelaciencia.com