Ondas sonoras e de luz combinam-se para criar redes neurais avançadas

Redação do Site Inovação Tecnológica - 15/05/2024

Esta computação fotoacústica pode transformar a rede de comunicações por fibras ópticas em sistemas de processamento de inteligência artificial.
[Imagem: Long Huy Dao]

Computação fotoacústica

As redes neurais ópticas, que fazem inteligência artificial usando luz em vez de eletricidade, podem fornecer a solução de alta velocidade e grande capacidade necessária para enfrentar as tarefas computacionais do presente e do futuro.

No entanto, explorar todo o seu potencial exigirá mais avanços como, por exemplo, a reconfigurabilidade dessas redes neurais fotônicas - só agora estão começando a aparecer os primeiros processadores de luz programáveis.

Uma plataforma que permite justamente essa reconfigurabilidade acaba de ser apresentada por uma equipe do Instituto Max Planck para a Ciência da Luz, na Alemanha, e do MIT, nos EUA.

Steven Becker e seus colegas conseguiram estabelecer as bases para novos componentes neuromórficos reconfiguráveis adicionando uma nova dimensão ao aprendizado de máquina fotônica: Ondas sonoras.

São vários conceitos futurísticos envolvidos, mas essencialmente se trata de dar a uma rede de fibras ópticas uma capacidade de processamento, rodando inteligência artificial baseada em luz, acelerando as coisas e economizando energia.

A informação em cada pulso óptico é parcialmente convertida em uma onda acústica inicial, que afeta a segunda e a terceira etapas de processamento de luz-som.
[Imagem: Stiller Research Group/MPL]

Transferência das informações para o som

Primeiro, os pesquisadores usaram luz para criar ondas acústicas temporárias em uma fibra óptica, do mesmo tipo usado globalmente para conexões rápidas de internet. Nesse passo, a informação transportada por cada pulso óptico é parcialmente convertida em uma onda acústica, de modo que a informação permanece na onda acústica mesmo depois que o pulso de luz sai da fibra óptica.

Esta onda acústica inicial afeta uma segunda e uma terceira etapas de processamento de luz-som, com os pulsos de entrada subsequentes transportando informações diferentes das anteriores. Isto ocorre porque as ondas sonoras têm um tempo de transmissão muito mais longo do que o fluxo óptico de informações. Assim, elas permanecem na fibra óptica por mais tempo e podem ser ligadas a cada etapa de processamento subsequente. Como resultado, as ondas acústicas se conectam em dinâmicas separadas no tempo, servindo como meio de propagação de informações e como depósito para um mecanismo de computação de reservatório.

O elemento chave deste processo reside no fato de ele ser totalmente controlado pela luz, o que o torna muito rápido, além de não necessitar de estruturas e transdutores complicados.

A expectativa é que, no futuro, o uso de ondas sonoras para redes neurais ópticas crie uma nova classe de computação neuromórfica óptica que possa ser reconfigurada espontaneamente, permitindo a computação na memória em larga escala, rodando direto na atual rede de telecomunicações.

Além disso, implementações de redes neurais ópticas em escala de chip podem se beneficiar dessa abordagem, que é implementável em guias de onda fotônicos sem controles eletrônicos adicionais. A quase totalidade dos protótipos de processadores de luz trabalha com esses guias de ondas, mas são componentes estáticos, que precisam ser fabricados para cada função. A reconfigurabilidade muda o jogo a ser favor.

Esquema do operador optoacústico recorrente (Oreo) e sua função proposta em uma rede neural óptica recorrente.
[Imagem: Steven Becker et al. - 10.1038/s41467-024-47053-6]

Rede neural óptica

O primeiro componente dessa computação fotônica com ondas sonoras demonstrado pela equipe é um operador recorrente, uma tecnologia amplamente utilizada no campo de redes neurais. Esse dispositivo, batizado de Oreo (sigla em inglês para o operador optoacústico recorrente), permite a ligação de uma série de etapas computacionais e, portanto, fornece um contexto para cada etapa de cálculo realizada.

Na linguagem humana, por exemplo, a ordem das palavras pode determinar o significado de uma frase: As duas frases "Ela decidiu pesquisar o desafio" e "Ela decidiu desafiar a pesquisa" consistem nas mesmas palavras, mas têm significados diferentes. Isso se deve aos diferentes contextos criados pelas ordens das palavras.

Uma rede neural tradicional totalmente conectada em um computador enfrenta dificuldades para capturar o contexto porque requer acesso à memória. Para superar esse desafio, as redes neurais foram equipadas com operações recorrentes, que geram uma memória interna e são capazes de capturar informações contextuais. Embora essas redes neurais recorrentes sejam simples de implementar digitalmente, a implementação análoga em óptica é desafiadora e até agora vinha dependendo de cavidades artificiais para fornecer memória.

O uso das ondas sonoras simplificou tudo. "O controle totalmente óptico do Oreo é um recurso poderoso. Especialmente a possibilidade de programar o sistema pulso a pulso oferece vários graus de liberdade adicionais. O uso de ondas sonoras para aprendizado de máquina fotônica está perturbando o status quo e estou muito ansioso para ver como o campo evoluirá no futuro," disse Steven Becker, membro da equipe.

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