Un equipo de investigación de Microsoft Research ha logrado un avance significativo en el campo de la computación óptica analógica, desarrollando un dispositivo que podría cambiar radicalmente la forma en que resolvemos problemas complejos de optimización y ejecutamos cargas de trabajo de inteligencia artificial.
Un salto cuántico en velocidad y eficiencia energética
El Analog Optical Computer (AOC) desarrollado por Microsoft utiliza luz como medio para resolver problemas complejos, ofreciendo una alternativa revolucionaria a los ordenadores digitales binarios tradicionales. Este dispositivo promete ser 100 veces más rápido y 100 veces más eficiente energéticamente que los sistemas convencionales para ciertos tipos de cálculos.
A diferencia de los ordenadores digitales tradicionales, el AOC utiliza sistemas físicos para incorporar los cálculos que realiza, evitando algunas limitaciones fundamentales de la computación digital. Francesca Parmigiani, gerente principal de investigación de Microsoft y líder del equipo, explicó que el dispositivo fue diseñado desde el principio para ser asequible y fabricable utilizando cadenas de suministro existentes.
Construcción con componentes comerciales
Lo más impresionante del proyecto es que el AOC fue construido utilizando componentes disponibles comercialmente: luces micro-LED, lentes ópticas y sensores de cámaras de smartphones. Esta decisión estratégica garantiza que el dispositivo sea práctico y pueda operar a temperatura ambiente, como cualquier ordenador de escritorio.
El equipo ha desarrollado una versión con 256 parámetros o pesos, una mejora significativa respecto a la generación anterior que tenía solo 64. A medida que los investigadores refinen el AOC y agreguen más micro-LEDs, eventualmente podría tener millones o incluso más de mil millones de pesos, mientras se vuelve más pequeño gracias a la miniaturización de componentes.
Aplicaciones prácticas revolucionarias
Transformando las transacciones bancarias
El primer caso de uso práctico demostrado por el equipo involucra el sector financiero. En colaboración con Barclays Bank PLC, los investigadores utilizaron el AOC para resolver problemas de optimización de tipo delivery-versus-payment (DvP) en valores, que buscan la forma más eficiente de liquidar obligaciones financieras entre múltiples partes.
Shrirang Khedekar, ingeniero senior de software del departamento de Tecnologías Avanzadas de Barclays y coautor del paper publicado en Nature, trabajó con el equipo de Microsoft Research para crear un conjunto de datos que involucró hasta 1,800 partes hipotéticas y 28,000 transacciones.
«Creemos que existe un potencial significativo para explorar», afirmó Khedekar. «Tenemos otros problemas de optimización en la industria financiera, y creemos que la tecnología AOC podría potencialmente desempeñar un papel en resolverlos».
Revolucionando los diagnósticos médicos
En el sector sanitario, el AOC mostró un potencial extraordinario para acelerar las resonancias magnéticas. Los investigadores desarrollaron un algoritmo que podría reducir significativamente la cantidad de datos necesarios para producir resultados precisos, potencialmente reduciendo el tiempo de escaneo de 30 minutos a solo 5 minutos.
Michael Hansen, director senior de procesamiento de señales biomédicas en Microsoft Health Futures, explicó que aunque la tecnología aún no está lista para uso clínico inmediato, «nos da esa pequeña chispa que dice: ‘¡Oh cielos! Si este instrumento estuviera realmente a escala completa’…».
Inteligencia artificial del futuro
Quizás el desarrollo más emocionante es el potencial del AOC para ejecutar cargas de trabajo de IA con una fracción de la energía necesaria y a velocidades mucho mayores que las GPUs que ejecutan los modelos de lenguaje grandes actuales.
Jannes Gladrow, investigador principal especializado en IA y machine learning, trabajó con Jiaqi Chu del equipo AOC para mapear algoritmos que permitieran al dispositivo realizar tareas simples de machine learning. Sus resultados apuntan hacia un futuro donde podría ejecutar large language models.
«Lo más importante que entrega el AOC es que estimamos alrededor de cien veces de mejora en eficiencia energética«, explicó Gladrow. «Y eso por sí solo es inaudito en hardware».
El AOC tiene el potencial de realizar un tipo de razonamiento energéticamente demandante que los LLMs actuales ejecutándose en GPUs luchan por hacer: el seguimiento de estados (state tracking), comparable al juego de ajedrez donde se debe estar consciente de las reglas, los movimientos actuales y anticipar estrategias futuras.
Colaboración abierta con la comunidad científica
Microsoft está compartiendo públicamente su algoritmo «optimization solver» y el «digital twin» que desarrollaron, permitiendo que investigadores de otras organizaciones investiguen este nuevo paradigma de computación y propongan nuevos problemas y formas de resolverlos.
El digital twin es un modelo basado en ordenador que imita cómo se comporta el AOC real, simulando las mismas entradas, procesos y salidas en un entorno digital. Esto permitió a los investigadores resolver problemas de optimización a una escala útil en situaciones reales.
Visión a largo plazo
Hitesh Ballani, quien dirige la investigación sobre infraestructura futura de IA en el laboratorio de Microsoft Research en Cambridge, Reino Unido, cree que el AOC podría cambiar las reglas del juego.
«Realmente hemos cumplido la difícil promesa de que puede marcar una gran diferencia en dos problemas del mundo real en dos dominios: bancario y sanitario», afirmó. «Además, abrimos todo un nuevo dominio de aplicación al mostrar que exactamente el mismo hardware podría servir también a modelos de IA».
El equipo planea crear nuevas generaciones del AOC cada dos años, con el objetivo a largo plazo de que sea «una parte significativa del futuro de la computación, con Microsoft y la industria continuando esta transformación basada en computación de la sociedad de manera sostenible».
