Desafios da Computação na Era do Aprendizado Profundo: Alternativa Promissora.

Desafios da Computação na Era do Aprendizado Profundo

A Lei de Moore, que prevê que os chips de computador dobram o número de transistores a cada dois anos, está sendo desafiada pela crescente demanda computacional da era do aprendizado profundo. A previsão é que a inteligência artificial consumirá 10 vezes mais energia em 2026 do que em 2023, com data centers usando energia equivalente à do Japão.

Computação Óptica: Uma Alternativa Promissora

Diante desse cenário, a computação óptica surge como uma alternativa promissora. A utilização de fótons ao invés de elétrons pode oferecer vantagens significativas, como maior largura de banda, maior velocidade de processamento e eficiência energética superior.

Avanços na Computação Óptica para Inteligência Artificial

Pesquisadores têm explorado a computação óptica para atender às demandas computacionais da inteligência artificial. Em 2017, um grupo do MIT descreveu como construir uma rede neural óptica em um chip de silício, demonstrando eficiência no reconhecimento de padrões, como vogais faladas, de forma mais rápida e eficiente do que dispositivos eletrônicos.

Desafios e Perspectivas Futuras

Embora a computação óptica tenha avançado rapidamente, ainda não substituiu completamente os chips eletrônicos. A escalabilidade e a eficiência energética ainda são desafios a serem superados. No entanto, a visão de uma rede neural óptica que supere os sistemas eletrônicos para uso geral continua sendo um objetivo a ser alcançado.

Referências

Fonte: WIRED – AI Needs Enormous Computing Power. Could Light-Based Chips Help?