Processador de luz aumenta eficiência energética da IA em 100 vezes

Redação do Site Inovação Tecnológica - 10/09/2025

Lasers e lentes em miniatura no chip executam cálculos usando luz em vez de eletricidade, aumentando muito a eficiência energética e reduzindo o tempo de execução computacional de tarefas comuns de IA.
[Imagem: Hangbo Yang]

Convolução fotônica

Um novo tipo de chip fotônico, que utiliza luz em vez de eletricidade, demonstrou a capacidade executar outra das partes mais intensivas em energia da inteligência artificial: O reconhecimento de imagens e tarefas envolvendo a busca de padrões.

O uso de luz, por meio da computação fotônica, reduz drasticamente a energia necessária para executar essas tarefas, com eficiência de 10 a 100 vezes maior do que a dos chips atuais que realizam os mesmos cálculos usando a eletrônica. Usar essa abordagem pode ajudar a diminuir a enorme demanda por eletricidade que está sobrecarregando as redes elétricas, além de permitir a criação de novos modelos e sistemas de IA de maior desempenho.

Enquanto outros processadores fotônicos têm-se especializado na execução dos cálculos de otimização combinatória e de resolução de matrizes, este novo processador de luz resolve uma tarefa de aprendizado de máquina chamada convolução, que está no cerne do processamento de imagens, vídeos e linguagem.

As operações de convolução atualmente exigem grandes quantidades de recursos computacionais e tempo. Esses novos chips, no entanto, usam lasers e lentes microscópicas, fabricadas em placas de circuito, para realizar convoluções com muito menos energia e em velocidades mais rápidas.

"Esta é a primeira vez que alguém coloca esse tipo de computação óptica em um chip e o aplica a uma rede neural de IA," disse Hangbo Yang, da Universidade da Flórida, nos EUA.

O chip fotônico de silício transforma dados codificados por luz em resultados instantâneos de convolução.
[Imagem: H. Yang (University of Florida)]

Na velocidade da luz mais paralelismo

O chip fotônico utiliza dois conjuntos de lente de Fresnel em miniatura, fabricados por processos de fabricação padrão da indústria microeletrônica.

Essas versões bidimensionais - são lentes planas - das mesmas lentes encontradas nos faróis de carros, têm apenas uma fração da espessura de um fio de cabelo humano. Dados de aprendizado de máquina, como os de uma imagem ou de outras tarefas de reconhecimento de padrões, são convertidos em luz laser no chip e passados pelas lentes. Os resultados são então convertidos novamente em um sinal digital para concluir a tarefa de IA.

A equipe demonstrou que é possível usar lasers de cores diferentes dentro do chip, para processar múltiplos fluxos de dados em paralelo. Assim, este sistema de convolução baseado em lentes não é apenas mais eficiente computacionalmente, mas também reduz o tempo de processamento.

"Em um futuro próximo, a óptica baseada em chips se tornará uma parte essencial de todos os chips de IA que usamos diariamente. E a computação óptica de IA será a próxima," prevê o professor Volker Sorger, coordenador da equipe.

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