Neurophos, una startup de fotónica con sede en Austin, recaudó 110 millones de dólares para desarrollar procesadores ópticos diseñados para acelerar la inferencia de inteligencia artificial y reducir el consumo de energía. La empresa, una escisión de la Universidad de Duke y Metacept, una incubadora dirigida por el profesor de Duke David R. Smith, está aprovechando los avances en metamateriales para crear moduladores de metasuperficie que funcionan como procesadores de núcleo tensorial. Estos procesadores están diseñados para realizar la multiplicación de vectores matriciales, una operación matemática central en la IA, de manera más eficiente que las GPU y TPU tradicionales basadas en silicio.

Neurophos afirma que su unidad de procesamiento óptico, al colocar miles de moduladores en un solo chip, ofrece un rendimiento significativamente más rápido en comparación con las GPU de silicio actuales utilizadas para la inferencia de IA. La tecnología tiene como objetivo abordar el creciente desafío de escalar la potencia informática para las aplicaciones de IA sin un aumento correspondiente en el uso de energía, una preocupación crítica para los laboratorios de IA y los hiperescaladores.

La tecnología subyacente proviene de la investigación sobre metamateriales, materiales compuestos artificiales que manipulan las ondas electromagnéticas de formas no convencionales. Smith, profesor de la Universidad de Duke, demostró el potencial de estos materiales hace dos décadas al crear una capa de invisibilidad rudimentaria que, aunque limitada en sus capacidades, mostró el potencial de los metamateriales para controlar la luz. Este trabajo inicial sentó las bases para el enfoque de Neurophos hacia la computación óptica.

La inferencia de IA, el proceso de aplicar un modelo de IA entrenado a nuevos datos para hacer predicciones o tomar decisiones, es una tarea computacionalmente intensiva. Actualmente, las GPU y TPU especializadas manejan esta carga de trabajo, pero su consumo de energía es una preocupación creciente. Los procesadores ópticos de Neurophos ofrecen una alternativa potencial al utilizar la luz en lugar de la electricidad para realizar cálculos, lo que podría generar importantes ahorros de energía.

Las implicaciones de una inferencia de IA más eficiente se extienden más allá de los centros de datos. Una IA más rápida y eficiente energéticamente podría permitir nuevas aplicaciones en áreas como vehículos autónomos, medicina personalizada y traducción de idiomas en tiempo real. Sin embargo, la mayor accesibilidad de la IA también plantea cuestiones sociales sobre el sesgo, la privacidad y el desplazamiento laboral, cuestiones que requieren una cuidadosa consideración a medida que la tecnología madura.

Neurophos se centra actualmente en el desarrollo y la comercialización de su unidad de procesamiento óptico. La ronda de financiación de 110 millones de dólares se utilizará para ampliar la producción, perfeccionar la tecnología y ampliar el equipo de la empresa. La empresa pretende posicionarse como un actor clave en el futuro del hardware de IA, ofreciendo una alternativa más sostenible y potente a los procesadores tradicionales basados en silicio.