Los avances en computación, desde los procesadores más rápidos hasta el almacenamiento de datos más barato, ayudaron a dar comienzo a la nueva era de la inteligencia artificial (IA). Ahora, la demanda de modelos de IA aún más rápidos y con mayor eficiencia energética está impulsando una nueva ola de innovación en los semiconductores.

Luminous Computing, que recientemente recaudó más de ocho millones de euros de capital semilla de algunos inversores famosos, incluidos Bill Gates y la CEO de Uber, Dara Khosrowshahi, tiene un ambicioso plan para acelerar la IA con un nuevo chip. Mientras que los semiconductores convencionales usan electrones para llevar a cabo los complejos cálculos matemáticos que impulsan los modelos de IA, Luminous utiliza la luz.

Muchas industrias intentan introducir cada vez mayor cantidad de IA en sus máquinas, incluidos los fabricantes de coches autónomos y drones. Pero los chips eléctricos que suelen usarse, como las unidades centrales de procesamiento (CPU, por sus siglas en inglés), no son la mejor opción para esas tareas porque utilizan mucha energía y no son capaces de procesar los datos lo suficientemente rápido.

Estas limitaciones podrían causar desfases y retrasos. Esto resulta molesto cuando tenemos que esperar los resultados de aprendizaje automático para un trabajo de investigación. Pero el problema se vuelve grave cuando se confía en un algoritmo de inteligencia artificial para guiar a un coche por una calle concurrida.

Y los desafíos no hacen más que empeorar. Según un estudio realizado por el instituto de investigación OpenAI, la cantidad de potencia de cómputo necesaria para entrenar a los modelos de IA más grandes se duplica cada tres meses y medio.

El director ejecutivo y cofundador de Luminous, Marcus Gómez, señala que, a pesar de todo el bombo en torno a la inteligencia artificial, las limitaciones del hardware están frenando los avances. El responsable afirma: "Silicon Valley nos prometió hace años la realidad de Star Trek impulsada por la IA, pero todavía estamos esperando que llegue". Los chips de IA más potentes podrían impulsar modelos de aprendizaje automático que ayudan a los médicos con los diagnósticos y nuevos tipos de aplicaciones de IA que se puedan ejecutar en un teléfono inteligente.

Solución óptica

Luminous ha encontrado su solución en la luz. La empresa utiliza láseres para emitir luz a través de las pequeñas estructuras en su chip, conocidas como guías de onda. Al usar diferentes colores de luz para mover múltiples piezas de datos a través de guías de onda simultáneamente, el dispositivo óptico supera las capacidades de transmisión de datos de los chips eléctricos convencionales.

La capacidad de transportar rápidamente grandes cantidades de información hace que los procesadores ópticos resulten ideales para manejar la gran cantidad de cálculos necesarios para los modelos de IA. Y también requieren mucha menos energía que los eléctricos.

Otro cofundador de Luminous y su director de Tecnología, Mitchell Nahmias, asegura que su prototipo actual es tres órdenes de magnitud más eficiente a nivel energético que otros chips de IA de última generación. El procesador de esta start-up, cuyo primer prototipo aparece en la imagen superior de este artículo, se basa en años de investigación llevada a cabo por Nahmias y otros profesores en la Universidad de Princeton (EE. UU).

Aun así, Luminous se enfrenta a una dura competencia. Otras start-ups, como Lightelligence y Lightmatter, también están trabajando en chips ópticos para acelerar la inteligencia artificial. Y las empresas gigantes de semiconductores como Intel están intensificando sus investigaciones en el campo, lo que podría llevarlos a lanzar nuevos procesadores ópticos.

El profesor del MIT Dirk Englund, que también es asesor técnico de Lightmatter, cree que a Luminous le podría resultar difícil gestionar los diversos dispositivos necesarios para manipular la luz cuando empiece a aumentar su producción de chips. Para que los chips ópticos funcionen, necesitan desde láseres hasta moduladores electro-ópticos para controlar la luz, un elemento que se ha convertido en el principal freno para su fabricación masiva.

Acelerar la IA

Gates y otros inversores confían en que Gómez, Nahmias y el otro cofundador de Luminous, Michael Gao, podrán superar este y otros obstáculos. También creen que las empresas que logren salir del atasco informático serán las que ayuden a activar el verdadero potencial de la IA.

El CEO del capital de riesgo de Neo, Ali Partovi, que invirtió en la ronda de capital semilla de Luminous, señala que incluso los asistentes de voz en los teléfonos inteligentes siguen siendo muy propensos a fallos porque los dispositivos carecen de suficiente poder de cómputo de IA. El responsable concluye: "Solo hay que imaginar un mundo en el que Siri funciona bien todo el tiempo".