Taichi: un chiplet de IA fotónico híbrido difractivo a gran escala

Un equipo combinado de ingenieros de la Universidad de Tsinghua y el Centro Nacional de Investigación de Ciencia y Tecnología de la Información de Beijing, ambos en China, ha desarrollado un chiplet de IA fotónica híbrida difractiva a gran escala para su uso en aplicaciones de inteligencia artificial general de alta eficiencia. Su papel se publica en la revista Ciencia.

A medida que las aplicaciones de software de IA se han generalizado en los últimos años, los ingenieros informáticos han trabajado arduamente para buscar formas de construir hardware que admita el software de IA de manera más eficiente o que realice la computación de IA directamente.

En este nuevo estudio, el equipo de China se centró en esto último, buscando encontrar formas de realizar el procesamiento de IA de manera más rápida y eficiente. Con ese fin, han creado un chiplet, un circuito integrado que lleva a cabo subconjuntos de funcionalidades claramente definidos que normalmente se usan con otros chiplets para realizar tareas que comprenden paquetes basados ​​en luz en lugar de electricidad.

El objetivo central de la nueva investigación es construir un modelo de inteligencia artificial general (AGI). En teoría, dicho modelo estaría compuesto por una variedad de chips, incluidos aquellos como Taichi, que juntos formarían una computadora basada en una red neuronal con capacidades de inteligencia artificial que igualan o superan las del cerebro humano.

Uno de los principales obstáculos para crear un modelo de este tipo son los requisitos de potencia informática. Actualmente, las unidades de procesamiento de gráficos son los componentes principales de dichos sistemas, pero se necesita una tecnología más poderosa para que un sistema de inteligencia artificial iguale las capacidades de inteligencia de los humanos. El equipo de China sugiere que la respuesta es utilizar luz en lugar de electricidad para el procesamiento: la computadora resultante utilizaría mucha menos electricidad y podría realizar cálculos más rápidamente.

Los investigadores señalan que Taichi fue diseñado y construido de manera muy similar a otros chiplets basados ​​en luz; la diferencia es que se puede ampliar mucho más fácilmente, lo que permite que muchos de ellos se utilicen juntos para crear un AGI.

Al probar su diseño, el equipo descubrió que era capaz de alcanzar una escala de red de 13,96 millones de neuronas artificiales, mucho mejor que los 1,47 millones informados por otros fabricantes de chiplets.

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