{"id":21522,"date":"2023-09-08T02:00:30","date_gmt":"2023-09-08T02:00:30","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=21522"},"modified":"2023-09-08T02:00:30","modified_gmt":"2023-09-08T02:00:30","slug":"el-mit-desarrolla-un-nuevo-sistema-de-aprendizaje-automatico-basado-en-luz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=21522","title":{"rendered":"El MIT desarrolla un nuevo sistema de aprendizaje autom\u00e1tico basado en luz"},"content":{"rendered":"<div>\n<p>Un grupo de investigadores del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachussets (<a href=\"https:\/\/web.mit.edu\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">MIT<\/a>) trabaja en un sistema de aprendizaje autom\u00e1tico que es capaz de realizar sus c\u00e1lculos bas\u00e1ndose en el movimiento de la luz, en lugar de los electrones, utilizando cientos de l\u00e1seres de escala microm\u00e9trica. Seg\u00fan los investigadores, el nuevo sistema ofrece una mejora de m\u00e1s de 100 veces en la eficiencia energ\u00e9tica y una mejora de 25 veces en la densidad inform\u00e1tica, una medida de la potencia de un sistema en comparaci\u00f3n con las computadoras digitales de \u00faltima generaci\u00f3n para el aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n<figure id=\"attachment_125387\" aria-describedby=\"caption-attachment-125387\" style=\"width: 800px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"size-full wp-image-125387\" src=\"https:\/\/static.casadomo.com\/media\/2023\/09\/mit-sistema-aprendizaje-automatico-basado-luz.png\" alt=\"Sistema de aprendizaje autom\u00e1tico.\" width=\"800\" height=\"479\" srcset=\"https:\/\/static.casadomo.com\/media\/2023\/09\/mit-sistema-aprendizaje-automatico-basado-luz.png 800w, https:\/\/static.casadomo.com\/media\/2023\/09\/mit-sistema-aprendizaje-automatico-basado-luz-300x180.png 300w, https:\/\/static.casadomo.com\/media\/2023\/09\/mit-sistema-aprendizaje-automatico-basado-luz-768x460.png 768w, https:\/\/static.casadomo.com\/media\/2023\/09\/mit-sistema-aprendizaje-automatico-basado-luz-180x108.png 180w\" sizes=\"auto, (max-width: 800px) 100vw, 800px\"><figcaption id=\"caption-attachment-125387\" class=\"wp-caption-text\">El nuevo sistema ofrece una mejora de 25 veces la densidad inform\u00e1tica y m\u00e1s de 100 veces la eficiencia energ\u00e9tica.<\/figcaption><\/figure>\n<p>Las redes neuronales profundas (DNN) se basan en enormes modelos de aprendizaje autom\u00e1tico que simulan c\u00f3mo el cerebro procesa la informaci\u00f3n. Sin embargo, las tecnolog\u00edas digitales detr\u00e1s de las DNN actuales est\u00e1n llegando a sus l\u00edmites incluso cuando el campo del aprendizaje autom\u00e1tico est\u00e1 creciendo. Adem\u00e1s, requieren enormes cantidades de energ\u00eda y se limitan en gran medida a grandes centros de datos. Esto est\u00e1 motivando el desarrollo de nuevos paradigmas inform\u00e1ticos.<\/p>\n<p>El uso de luz en lugar de electrones para ejecutar c\u00e1lculos DNN tiene el potencial de superar los cuellos de botella actuales. Los c\u00e1lculos que utilizan la \u00f3ptica, por ejemplo, tienen el potencial de utilizar mucha menos energ\u00eda que los basados \u200b\u200ben la electr\u00f3nica. Adem\u00e1s, con la \u00f3ptica se pueden tener anchos de banda o densidades de computaci\u00f3n mucho mayores. La luz puede transferir mucha m\u00e1s informaci\u00f3n en un \u00e1rea mucho m\u00e1s peque\u00f1a.<\/p>\n<p>Pero las redes neuronales \u00f3pticas (ONN) actuales enfrentan desaf\u00edos importantes. Por ejemplo, utilizan una gran cantidad de energ\u00eda porque son ineficientes a la hora de convertir en luz los datos entrantes basados \u200b\u200ben energ\u00eda el\u00e9ctrica. Adem\u00e1s, los componentes implicados son voluminosos y ocupan mucho espacio. Y si bien los ONN son bastante buenos en c\u00e1lculos lineales como la suma, no son buenos en c\u00e1lculos no lineales como la multiplicaci\u00f3n.<\/p>\n<h2>Arquitectura basada en l\u00e1seres<\/h2>\n<p>Los investigadores presentan una arquitectura compacta que resuelve todos estos desaf\u00edos y dos m\u00e1s simult\u00e1neamente. Esta arquitectura se basa en conjuntos de \u00faltima generaci\u00f3n de l\u00e1seres emisores de superficie verticales (VCSEL), una tecnolog\u00eda relativamente nueva utilizada en aplicaciones que incluyen la detecci\u00f3n remota LiDAR y la impresi\u00f3n l\u00e1ser.<\/p>\n<p>El MIT considera que la t\u00e9cnica abre una v\u00eda para que los procesadores optoelectr\u00f3nicos a gran escala aceleren las tareas de aprendizaje autom\u00e1tico desde los centros de datos hasta los dispositivos de borde descentralizados. Asimismo, como los componentes del sistema pueden crearse utilizando procesos de fabricaci\u00f3n que ya se utilizan hoy en d\u00eda, esperan que el sistema pueda ampliarse para uso comercial en unos pocos a\u00f1os.<\/p>\n<p>La entrada <a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.casadomo.com\/2023\/09\/08\/mit-desarrolla-nuevo-sistema-aprendizaje-automatico-basado-luz\">El MIT desarrolla un nuevo sistema de aprendizaje autom\u00e1tico basado en luz<\/a> aparece primero en <a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.casadomo.com\/\">CASADOMO<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un grupo de investigadores del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachussets (MIT) trabaja en un sistema de aprendizaje autom\u00e1tico que es capaz de realizar sus c\u00e1lculos bas\u00e1ndose en el movimiento de la luz, en lugar de los electrones, utilizando cientos de l\u00e1seres de escala microm\u00e9trica. 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