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Optical computing: toda la información

La optical computing, o computación óptica, al igual que la computación cuántica, es un nuevo paradigma que pretende traer más rendimiento y nuevas prestaciones en los equipos informáticos actuales. En el caso de la computación óptica no supone un salto evolutivo tan importante como la cuántica, pero sí que implica algunos cambios profundos en la forma en la que se transportan los datos.

¿Qué es la computación óptica o optical computing?

La computación óptica, u optical computing, también se ha denominado procesamiento óptico de la información, óptica de la información o fotónica de la información. Estos son términos de uso frecuente, que reflejan la evolución de este campo. La investigación es muy prolífica en todos los campos del procesamiento óptico de la información, incluidos los trabajos teóricos sobre algoritmos, computación analógica y digital, y computación lineal y no lineal.

Como resultado de esa investigación, se ha podido demostrar demostrar que los dispositivos de computación óptica pueden impulsar una forma compleja de inteligencia artificial, y que el ruido intrínseco a la optoelectrónica integrada no es un obstáculo, y de hecho puede utilizarse para mejorar la creatividad de la IA. Pero, a parte de esta IA, también acelerará la computación convencional sustituyendo los buses o conexiones de datos por fibra óptica, es decir, señales eléctricas por señales de luz, que viajan mucho más rápido.

Ventajas

Algunos algoritmos desarrollados para reconocer patrones originalmente destinados al procesamiento óptico se utilizan ahora con éxito en los ordenadores digitales, por lo que no es un paradigma tan complejo y difícil de adaptar como la computación cuántica.

El procesamiento óptico de datos es más barato en términos de consumo eléctrico y mucho más rápido que el realizado por componentes electrónicos. El procesamiento paralelo intrínseco se destaca con frecuencia como una de las principales ventajas del procesamiento óptico con respecto al procesamiento electrónico que utiliza principalmente ordenadores secuenciales. En lugar de funcionar en serie o con bajos niveles de paralelismo, como la mayoría de los ordenadores clásicos, la optical computing puede aprovechar mejor el paralelismo dado el ancho de banda mayor, al igual que sucede con las redes de Internet con fibra óptica. Esto ayuda a resolver problemas difíciles utilizando los reflejos de la luz, y además tiene un rendimiento mayor que los sistemas basados en la electrónica.

Puros vs híbridos

Un verdadero ordenador óptico es mucho más avanzado que el híbrido, que utiliza la tecnología óptica para coordinar los núcleos electrónicos tradicionales. Aplicando las ventajas de la red IR y/o la luz visible a escala de componentes y dispositivos, es posible diseñar un ordenador (ordenador óptico) con una potencia de cálculo hasta 10 veces superior a la de un sistema tradicional. Un ordenador óptico, además de ser mucho más rápido que los electrónicos, puede ser más pequeño.

Es decir, un ordenador puro no solo emplea la óptica para el transporte de datos entre la memoria y las unidades de procesamiento o viceversa, sino que también la usa en el interior de las unidades de procesamiento, con dispositivos ópticos en vez de transistores convencionales para procesar directamente los impulsos de luz en vez de señales eléctricas.

Algunos investigadores están desarrollando procesadores ópticos, que realizan cálculos mediante interruptores ópticos y luz láser (o LED). Los procesadores incluyen ahora detectores de luz y diminutos láseres para facilitar la transferencia de datos por fibra óptica. Ya han desarrollado un sistema de computación óptica, que utiliza la luz láser para comunicar la información, y realiza cálculos utilizando materiales que cambian de fase, como los que se encuentran en un CD o DVD-ROM, para la grabación de datos.

Los fotones han demostrado que nos proporcionan un mayor rendimiento que los electrones, que utilizamos en los sistemas informáticos tradicionales. Llevamos mucho más tiempo realizando comunicaciones, con tecnologías que van desde los chips que emiten señales hasta las redes de fibra óptica, porque los fotones tienen la capacidad de mover datos mucho más rápido que los electrones. La velocidad con la que podemos comunicarnos a través de una distancia es más importante cuando tenemos una distancia mayor para hacerlo, por lo que una de las primeras aplicaciones informáticas propuestas para la fotónica es la comunicación a una distancia relativamente larga entre núcleos de CPU. Por supuesto, la idea de la computación fotónica va más allá de mantener la coordinación entre los núcleos de los procesadores hechos con transistores eléctricos.

Aunque estamos lejos de los microchips 100% ópticos -un sistema práctico que sólo puede calcular con fotones-, los avances están aumentando la participación de la fotónica en los ordenadores. Una prueba del interés que despierta la computación óptica sobre la cuántica es la intensa investigación que se está llevando a cabo en este campo, incluidos los nuevos materiales que pueden sustentar el cálculo basado en fotones. Los coautores de este avance apuestan por la computación óptica sobre cuántica, ya que no requiere las frígidas temperaturas que necesitan los superconductores cuánticos para funcionar. De hecho, las redes neuronales de la inteligencia artificial (IA) se postulan como una de sus mayores aplicaciones, al ofrecer potencialmente una eficiencia hasta 10 millones de veces superior a la de los sistemas electrónicos.

La optical computing, no obstante, no implica tantas dificultades como la computación cuántica, y muchas de las cosas desarrolladas para la computación convencional también son válidas para la óptica. Además, los últimos avances en fotónica demuestran que es posible realizar cálculos más eficaces a través de dispositivos ópticos, que aprovechan las interacciones entre los metamateriales y las ondas de luz para realizar operaciones matemáticas de interés sobre una señal de entrada, o incluso resolver problemas matemáticos difíciles. Este enfoque utiliza la computación óptica nativa mediante una colección de dispositivos ópticos interconectados para resolver problemas computacionalmente difíciles.

Algunos avances

Las tecnologías ópticas se están promoviendo para su uso en la computación paralela, las redes de área de almacenamiento, las redes ópticas de datos, los conmutadores ópticos, la biometría y en los dispositivos de almacenamiento de datos holográficos basados en los aeropuertos. En Japón, la empresa NTT está construyendo un enorme ordenador óptico que albergará cinco kilómetros de fibras en una caja del tamaño de una habitación, y que se aplicará en tareas complejas para mejorar las redes eléctricas o de comunicaciones. Este sistema óptico representa la arquitectura de hardware para el ordenador, que podría mejorar la creatividad de la IA y las redes neuronales basadas en el aprendizaje automático, pero, sobre todo, muestra la viabilidad de este tipo de sistemas a mayor escala, donde el ruido y los errores podrían mitigarse o incluso aprovecharse.

Presentan una máquina de Turing óptica, que requiere implementaciones en nanofotónica para complementar su aparato de computación compuesto por mezcla de ondas, bombeo y filtros. La máquina de turing óptica es el primer sistema de computación que se ha integrado con la combinación de nanofotónica, mezclador de ondas y filtros.

En 2013, la profesora del MIT Carolyn Ross anunció avances hacia un chip totalmente óptico, en el que los fotones no necesitan ser convertidos en electrones para procesarlos en chips basados en silicio. Ahora bien, esto es ciertamente emocionante por derecho propio y, de hecho, ha llegado bastante lejos, pero las matrices de fotones de 64 por 64 no son exactamente un ordenador óptico (aunque, dado que nadie ha visto realmente un ordenador óptico, puede que me esté aventurando).

Isaac Romero Torres

Más de una década trabajando en el ámbito de la investigación sobre arquitecturas y microarquitecturas de CPUs, de la electrónica, la lógica digital, de los sistemas operativos Unix (con los que trabajé como asesor para algunas empresas), programación de MCUs, PLCs, hacking, etc.
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