Un avance en procesadores ópticos permite a la IA calcular a la velocidad de la luz

Uno de los mayores obstáculos para los modelos de IA, según sus ingenieros, está en los primeros pasos, es decir, en convertir los flujos sin procesar de las cámaras, los sensores y los feeds del mercado en funciones útiles que el modelo pueda usar.

El problema es que, cuando esto se realiza en chips estándar, es un desperdicio increíble: se queman tiempo y vatios a un ritmo increíblemente ineficiente.

Ahora, un equipo de la Universidad de Tsinghua cree que ha conseguido el Anseer mediante una solución diferente: un frente óptico que hace el trabajo pesado con luz en lugar de electricidad y, además, es lo suficientemente rápido como para tener importancia fuera de un laboratorio.

Baja latencia y bajo consumo de energía

El dispositivo innovador se denomina Optical Feature Extraction Engine (OFE2). En términos sencillos, se trata de un motor que toma un flujo de datos en serie, lo convierte en varios canales ópticos limpios en el chip y luego realiza los cálculos a medida que la luz pasa por una sección con patrones. Esto garantiza que las ondas interfieran de forma precisa. Y como los fotones no oponen resistencia eléctrica, la latencia es mínima y el consumo de energía es muy bajo.

"Creemos firmemente que este trabajo proporciona un punto de referencia importante para avanzar en la computación de difracción óptica integrada para superar una velocidad de 10 GHz en aplicaciones del mundo real", explicó el investigador y líder del proyecto, Hongwei Chen.

Para que esto funcione de forma fiable, todos los haces de luz deben estar sincronizados. En lugar de manipular un montón de fibras frágiles, el equipo construyó las piezas complejas en el mismo chip, incluyendo los divisores que comparten la luz, las diminutas líneas de retardo que sincronizan la sincronización y los controles que permiten reajustar la configuración para una nueva tarea. En resumen, mantiene todo ordenado y estable a muy alta velocidad.

En las pruebas, OFE2 funcionó a 12,5 GHz, completando una sola operación en unos 250 picosegundos (es decir, una billonésima parte de un segundo, dividida en cuatro). Según ellos, esa es la velocidad que necesitan los cirujanos para delinear un órgano en una tomografía computarizada o detectar una tendencia en el mercado bursátil antes de que se produzca.

Lo que mostraron los resultados

Los investigadores explicaron cómo realizaron dos demostraciones para obtener los resultados. En imágenes médicas, demostraron cómo el frontal óptico extraía detalles nítidos de estilo de borde, lo que ayudaba a un modelo de seguimiento más pequeño a etiquetar imágenes con mayor precisión, consumiendo menos energía y menos ajustes electrónicos. Y luego, en operaciones bursátiles, demostraron cómo el chip tomaba señales de precios en tiempo real y, tras el entrenamiento, las convertía en opciones de compra/venta con menor retraso que una configuración totalmente electrónica normal.

Los investigadores afirmaron que esto no reemplaza a las GPU ni a las CPU, sino que aligera su carga al ofrecer primero funciones más limpias y listas para usar.

Sin embargo, existen algunas salvedades. Si bien la parte óptica es excelente para las matemáticas sencillas al principio, la electrónica sigue siendo necesaria para los pasos más complejos posteriores.

La entrada y salida de datos sin errores también requiere un diseño cuidadoso, según los científicos. Pero como la sección óptica se puede reajustar sobre la marcha, pueden cambiar de tarea sin tener que rehacer el hardware, lo cual resulta práctico para clínicas, fábricas y centros de operaciones, donde la carga de trabajo cambia a diario.

Referencia de la noticia

High-speed and low-latency optical feature extraction engine based on diffraction operators, published in Advanced Photonics Nexus, October 2025.