#Tecnología. En 10 años la #ComputaciónFotónica podría hacer a las redes neuronales de la #IA 1000 veces más eficientes en términos de consumo de #electricidad
«Pero McMahon dijo que vale la pena perseguir la gran visión: una red neuronal óptica que pueda superar a los sistemas electrónicos para uso general. El año pasado, su grupo realizó simulaciones que mostraban que, dentro de una década, un sistema óptico suficientemente grande podría hacer que algunos modelos de IA sean más de 1.000 veces más eficientes que los futuros sistemas electrónicos. “Muchas empresas se están esforzando ahora por obtener una eficiencia 1,5 veces mayor. Una eficiencia mil veces mayor, sería increíble”, afirmó. "Este es quizás un proyecto de 10 años, si tiene éxito".»
https://www.quantamagazine.org/ai-needs-enormous-computing-power-could-light-based-chips-help-20240520/
«Pero McMahon dijo que vale la pena perseguir la gran visión: una red neuronal óptica que pueda superar a los sistemas electrónicos para uso general. El año pasado, su grupo realizó simulaciones que mostraban que, dentro de una década, un sistema óptico suficientemente grande podría hacer que algunos modelos de IA sean más de 1.000 veces más eficientes que los futuros sistemas electrónicos. “Muchas empresas se están esforzando ahora por obtener una eficiencia 1,5 veces mayor. Una eficiencia mil veces mayor, sería increíble”, afirmó. "Este es quizás un proyecto de 10 años, si tiene éxito".»
https://www.quantamagazine.org/ai-needs-enormous-computing-power-could-light-based-chips-help-20240520/
Quanta Magazine
AI Needs Enormous Computing Power. Could Light-Based Chips Help?
Optical neural networks, which use photons instead of electrons, have advantages over traditional systems. They also face major obstacles.