Pesquisadores do MIT usam óptica para acelerar cálculos de aprendizado de máquina em dispositivos inteligentes

O Netcast, arquitetura de rede neural desenvolvida pela equipe, envolve o armazenamento de
parâmetros de peso em um servidor central conectado a uma peça de hardware chamada transceptor inteligente – um chip do tamanho de um polegar que pode receber e transmitir dados e usa a tecnologia fotônica de silício para buscar trilhões de pesos a cada segundo.

Ele recebe pesos como sinais elétricos e os imprime em ondas de luz, convertendo os dados alternando lasers e então combinando essas ondas para transferi-las periodicamente através de uma rede de fibra óptica – para que o dispositivo não precise consultar um servidor para recebê-las.

A técnica é cem vezes mais eficiente no quesito energético e, em testes, atingiu uma precisão de 98,8%.

Futuramente, o método poderá reduzir a latência em dispositivos inteligentes e permitir que um carro autônomo tome decisões em tempo real usando apenas uma pequena porcentagem da energia exigida atualmente, por exemplo.