En las últimas décadas, el avance de la computación electrónica ha sido una constante, fundamentada en leyes como la Ley de Moore y el escalamiento de Dennard. Estas han guiado el crecimiento exponencial del número de transistores en los circuitos integrados y el mantenimiento de la densidad energética constante a medida que los componentes se hacían cada vez más pequeños. Sin embargo, con el incremento exponencial en la complejidad de sistemas de inteligencia artificial, particularmente aquellos que emplean modelos avanzados de aprendizaje automático y redes neuronales profundas, estas premisas han comenzado a mostrar limitaciones. La necesidad de encontrar soluciones tecnológicas que permitan el procesamiento de grandes volúmenes de datos con mayor eficiencia ha impulsado la exploración de alternativas a los sistemas puramente electrónicos. En este contexto surge con fuerza la computación fotónica, basada en la utilización de fotones en lugar de electrones para procesar información.
Este paradigma no solo promete velocidades más altas, sino también mayor eficiencia energética en operaciones clave como la multiplicación y acumulación, fundamentales para algoritmos de inteligencia artificial. Dos investigaciones independientes llevadas a cabo en Estados Unidos y Singapur han dado como resultado el desarrollo de chips fotónicos que igualan, y en algunos aspectos superan, el rendimiento de los chips electrónicos tradicionales. Estos dispositivos híbridos o totalmente fotónicos integran miles de componentes ópticos en chips fabricados con tecnologías complementarias a las utilizadas en dispositivos CMOS, facilitando su eventual integración en sistemas electrónicos convencionales. En Singapur, el chip conocido como PACE, desarrollado por la empresa Lightelligence, combina más de 16,000 componentes fotónicos en una única placa de silicio y realiza operaciones de multiplicación y acumulación sobre vectores binarios con una rapidez y eficiencia notables. La clave está en convertir los datos de entrada electrónicos en intensidades de luz binarias que son moduladas ópticamente para realizar las operaciones matemáticas antes de ser traducidas nuevamente al dominio electrónico.
Este proceso, que sucede en nanosegundos, permite resolver problemas complejos como optimizaciones max-cut en tiempos significativamente inferiores a los de los sistemas electrónicos tradicionales, logrando velocidades 500 veces superiores en tareas específicas de modelado Ising. Por otro lado, en Mountain View, California, el equipo de Lightmatter ha desarrollado un procesador fotónico que no solo ejecuta tareas de inteligencia artificial punteras —como clasificación, segmentación y aprendizaje por refuerzo— sino que también ha alcanzado un nivel sin precedentes de integración. Su arquitectura incluye múltiples núcleos tensoriales fotónicos (PTCs) apilados en un solo paquete, capaces de realizar billones de operaciones por segundo con un consumo energético muy reducido, considerando tanto la potencia eléctrica como la óptica. Este diseño ha demostrado ejecutar redes neuronales populares para procesamiento de imágenes y lenguaje natural, manteniendo una precisión comparable a los procesadores electrónicos de última generación. Debido a que ambos equipos utilizaron técnicas de fabricación estándar de la industria CMOS, estas innovaciones tienen el potencial de escalar rápidamente en producción y adaptarse a infraestructuras existentes, reduciendo las barreras para su adopción.
La integración total de estos chips en interfaces convencionales los convierte en una opción viable para aplicaciones comerciales inmediatas, en particular en escenarios donde la latencia y el consumo energético son críticos. La computación fotónica abre nuevas posibilidades para la exploración de modelos algorítmicos y arquitecturas de sistema que aprovechen las ventajas únicas de la luz, incluyendo una velocidad de procesamiento extremadamente baja y una eficiencia energética sustancialmente mejorada. En ámbitos como la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo y la optimización industrial, la aceleración fotónica puede permitir avances significativos, facilitando la ejecución de modelos complejos y el análisis de grandes volúmenes de datos con mayor rapidez y menor costo energético. Además, el desarrollo de tales tecnologías impulsa la búsqueda de nuevos enfoques en el diseño de sistemas informáticos, desafiando el paradigma de la computación basada en transistores electrónicos y marcando un paso decisivo hacia la llamada era post-transistores. Los desafíos técnicos que enfrentan estos sistemas, como la integración a gran escala y el control preciso de las señales ópticas, han sido superados en parte gracias a la colaboración interdisciplinaria entre físicos, ingenieros electrónicos y especialistas en fotónica, lo que ha acelerado su desarrollo y validación en escenarios reales.
A medida que estas innovaciones continúen evolucionando, es probable que veamos una mayor convergencia entre tecnologías electrónicas y fotónicas, cada una complementando las fortalezas de la otra para crear sistemas híbridos que maximicen el rendimiento. Esto no solo tendrá impacto en la industria tecnológica, sino también en aplicaciones científicas, médicas y comerciales donde la velocidad y eficiencia de la computación son determinantes para el éxito. En resumen, los chips fotónicos están emergiendo como una alternativa verdaderamente competitiva frente a sus homólogos electrónicos, con el potencial de revolucionar múltiples sectores gracias a su capacidad para realizar operaciones de alta complejidad con gran rapidez y eficiencia energética. Esta revolución tecnológica representa un cambio de paradigma en la forma en que concebimos la computación y abre el camino para futuros desarrollos que podrían transformar radicalmente la interacción entre humanos y máquinas, la inteligencia artificial y la gestión de datos a escala global.
