Un estudio del Politecnico de Milán revela el potencial de las redes neuronales físicas, que utilizan la física para procesar información, mejorando la eficiencia y sostenibilidad en inteligencia artificial.
La inteligencia artificial (IA) se ha integrado de manera creciente en nuestra vida cotidiana, pero la complejidad de los modelos actuales conlleva un aumento considerable en la demanda de energía y capacidad de cálculo. Este fenómeno resulta insostenible utilizando los sistemas digitales tradicionales.
Para abordar estas limitaciones, la investigación se dirige hacia tecnologías innovadoras como las redes neuronales físicas (Physical Neural Networks), que procesan información aprovechando directamente las leyes de la física. En este contexto, la revista Nature ha publicado un estudio en colaboración con el Politécnico de Milán, junto a socios internacionales como la École Polytechnique Fédérale de Lausana, la Universidad de Stanford, la Universidad de Cambridge y el Instituto Max Planck.
El Politécnico ha desarrollado chips fotónicos integrados, capaces de realizar operaciones matemáticas mediante la interferencia de luz en microchips de silicio que apenas miden unos pocos milímetros cuadrados. Esta tecnología promete una reducción drástica en el consumo energético y en los tiempos de procesamiento, con aplicaciones potenciales en áreas como vehículos autónomos y sensores portátiles.
Un aspecto crucial del desarrollo es el entrenamiento de estas redes, que no puede seguir los modelos digitales convencionales. Los investigadores han ideado una técnica de entrenamiento “in-situ” completamente óptico, que mejora significativamente la velocidad, robustez y eficiencia del proceso.
Eliminando la digitalización, nuestros chips fotónicos permiten cálculos más rápidos y sostenibles energéticamente, abriendo camino a dispositivos inteligentes capaces de operar en tiempo real.
Francesco Morichetti, responsable del Photonic Devices LabLos resultados obtenidos forman parte de una línea investigativa que explora diversos enfoques complementarios—fotonicos, electrónicos analógicos y cuánticos—con miras a desarrollar sistemas híbridos más potentes y alineados con las necesidades humanas. Esta transformación representa un avance fundamental para el futuro de la inteligencia artificial, posicionando al Politécnico de Milán a la vanguardia del sector.