Processador de luz faz aprendizado profundo massivamente paralelo

Redação do Site Inovação Tecnológica - 17/01/2023

Construído com camadas totalmente passivas, o processador de luz agora consegue trabalhar com múltiplas cores simultaneamente.
[Imagem: Ozcan Research Group/UCLA]

Computação difrativa

Os computadores ópticos, que usam luz em vez de eletricidade para realizar cálculos, estão entre as tecnologias mais promissoras para romper com os limites da atual tecnologia eletrônica.

Eles podem fornecer menor latência, um consumo de energia mínimo e funcionarem na velocidade da luz, beneficiando-se do paralelismo típico dos sistemas ópticos - em um computador óptico, o processamento é feito inteiro de uma vez só, na velocidade da luz.

Com tanta coisa em jogo, pesquisadores têm explorado diversas abordagens para a computação com luz.

Uma dessas abordagens é uma rede óptica difrativa, projetada por meio da combinação de óptica e aprendizado profundo para executar tarefas computacionais complexas, como classificação e reconstrução de imagens.

O processador consiste em uma pilha de camadas estruturadas, cada uma com milhares de píxeis. Cada píxel em cada camada é projetado para funcionar como um neurônio artificial, que é conectado aos neurônios das camadas seguintes por difração óptica - a difração é o redirecionamento, ou espalhamento, da onda de luz quando ela encontra um obstáculo.

Essas camadas, totalmente passivas, são usadas para controlar a luz de entrada e produzir a saída desejada. Para saber o que cada camada deve fazer, elas são treinadas usando ferramentas de aprendizado profundo, uma técnica de inteligência artificial. Quando tudo está pronto, a estrutura de camadas empilhadas funciona como um módulo de processamento óptico autônomo, que requer apenas uma fonte de iluminação de entrada, fornecendo a saída do outro lado, na velocidade da luz.

Estrutura do processador óptico.
[Imagem: Jingxi Li et al. - 10.1117/1.AP.5.1.016003]

Multiplexação de luz

No final do ano passado, uma equipe da Universidade da Califórnia de Los Angeles fez uma demonstração prática desse conceito de computação difrativa, com o processador de luz fazendo qualquer cálculo na hora e sem gastar energia.

Naquela demonstração, contudo, foram projetadas redes difrativas monocromáticas, ou seja, a iluminação tinha que ter uma cor única bem definida. Além disso, o processador óptico implementava uma única operação de transformação linear - essencialmente uma multiplicação de matrizes.

Agora, a mesma equipe demonstrou que é possível implementar muito mais transformações lineares simultaneamente construindo redes policromáticas, ou seja, com múltiplas cores de luz. Para isso, eles empregaram um esquema de multiplexação das cores, comprovando a viabilidade de usar um processador difrativo de banda larga para realizar operações de transformação linear massivamente paralelas.

"Um processador óptico difrativo de banda larga tem campos de visão de entrada e saída com N_entrada e N_saída píxeis, respectivamente. Eles são conectados por sucessivas camadas difrativas estruturadas, feitas de materiais passivos transmissivos. Um grupo predeterminado de N_w comprimentos de onda discretos codifica as informações de entrada e a saída. Cada comprimento de onda é dedicado a uma função de destino única ou a uma transformação linear de valor complexo," explicou o professor Aydogan Ozcan.

A equipe agora já começou a falar em aplicações práticas.
[Imagem: Jingxi Li et al. - 10.1117/1.AP.5.1.016003]

Computação óptica prática

Este é um passo importante para a computação óptica porque agora essas redes difrativas alcançaram uma versatilidade suficiente para se falar em aplicações práticas, não apenas para o tratamento de imagens - classificação e aplicação de filtros, por exemplo -, mas também para sistemas de visão de máquina e processadores hiperespectrais, com uma gama de aplicações que vão do desenvolvimento de novos materiais às imagens biomédicas.

"Essas transformações podem ser atribuídas especificamente para funções distintas, como classificação e segmentação de imagens, ou podem ser dedicadas à computação de diferentes operações de filtro convolucional ou camadas totalmente conectadas em uma rede neural. Todas essas transformações lineares, ou funções desejadas, são executadas simultaneamente na velocidade da luz, onde cada função desejada é atribuída a um comprimento de onda exclusivo. Isso permite que o processador óptico de banda larga faça cálculos com rendimento e paralelismo extremos," finalizou Ozcan.

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