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Cómo acelerar los algoritmos de Inteligencia Artificial con Computadores Analógicos Ópticos (AOC)
Hace tiempo que tenemos en el mundo de la tecnología la llamada llegada Muerte de la Ley de Moore, porque los límites físicos están haciendo imposible crecer exponencialmente en una integración mayor con las tecnologías actuales. Eso hace que se estén trabajando desde hace mucho, mucho tiempo, en otras soluciones basadas en aproximaciones físicas totalmente diferentes, como son los ordenadores cuánticos o la computación fotónica. Mientras llegan nuevos ordenadores completos totalmente funcional, la industria busca solucionar el problema con Optimizadores Hardware que aceleren determinadas partes de los algoritmos que son costosas en tiempo, para lograr eficiencias en su ejecución.
El uso de las GPUs es un claro ejemplo de un optimizador hecho a partir de un hardware dedicado, o los chips fotónicos de Lightmatter que utilizan tecnología fotónica para ciertas operaciones, lo que permite resolver algunos problemas mejor que los microprocesadores tradicionales. En el mundo de la tecnología Quantica hemos tenido ejemplos con intentos de optimización de la factorización RSA utilizado optimizadores Quantum Annealing, aunque no parece que el resultado fuera exitoso.
Los equipos de Microsoft Research Analog Optical Computer llevan años trabando con tecnología fotónica, pero no para comunicación cuántica o para sistemas de distribución de claves QKD usando propiedades cuánticas, sino para hacer optimización de cálculos en los algoritmos mediante el uso de computación óptica, jugando con la luz. El primer paper lo tenéis arriba, publicado en el año 2023, titulado: "Analog Iterative Machine (AIM): using light to solve quadratic optimization problems with mixed variables" y donde habla de su Analog Interactive Machine (AIM) para construir Analog Optimizer Computers (AOC).
Figura 3: Microsoft Research Analog Optical Computer
Todo este proceso de investigación, esa muy bien explicado en el vídeo que tenéis arriba, y podéis leeros los dos papers que han publicado, y visitar la web de Microsoft Research Analog Optical Computer, que es lo que he estado haciendo yo este fin de semana. En ellos explican el fundamento básico, que se apoya en haces de luz que se modulan en una matriz de puntos de intensidad para generar un conjunto matricial de puntos de colores, lo que significa que por cada punto de luz de la matriz resultante tenemos el impacto del haz de luz modulado (operado matemáticamente) por la matriz de moduladores, que puede ser capturado por un array de cámaras.
Ésta es una operación óptica básica que permite multiplicar un vector por una matriz, que es una operación muy común que se utiliza en muchos algoritmos complejos. ¿Cuál es la ventaja? Pues que esta operación se hace a la velocidad de la luz, así que lo que los investigadores pensaron es ¿qué algoritmos se benefician de este tipo de optimización? Y ahí aparecieron los algoritmos QUMO.
"Los problemas "Quadratic Unconstrained Mixed Optimizations with all-to-all Connectivity" consisten en encontrar la configuración óptima de variables (enteras y binarias) que minimizan (o maximizan) una función cuadrática, donde no hay restricciones directas y todas las variables pueden interactuar entre sí" (fuente)
Este problema, que también se está abordando desde el prisma de uso de Optimizadores Quantum Anheling, es un problema donde existen muchas variables donde todas impactan en la optimización del problema. El problema típico es el de elegir la mejor inversión en la bolsa teniendo en cuenta que las variables cambian a lo largo del tiempo, y que todas las variables están relacionadas porque si se desinvierte en una se invierte en otra, y puede tener un impacto global en la solución.
En estos algoritmos el objetivo es maximizar el retorno y minimizar el riesgo, así que son dos variables que miden el riesgo y el beneficio, con una matriz de opciones de inversión, pero que van variando a lo largo del tiempo.
Este tipo de problemas, utilizando un algoritmo de solución llamado Gradient-Descent, porque se trata de elegir puntos de inversión inicial para llegar a una zona final óptima minimizando la energía, que en el ejemplo son los valores de riesgo y beneficio. Al final, exige una iteración a lo largo del tiempo de una multiplicación de vector por matrices, algo que se puede hacer on un Optimizador Analógico Óptico.
Este proceso se hace a la velocidad de luz, y permite conectarse con un equipo normal, lo que haría que estas operaciones fueran muy rápido, acelerando la ejecución del algoritmo. Este trabajo lo han presentado en el artículo que ha sido publicado en la revista Nature este pasado 3 de Septiembre, titulado: "Analog optical computer for AI inference and combinatorial optimization".
En el artículo, no solo han hecho pruebas en simulador, sino que han probado diferentes algoritmos utilizados hoy en día basados en problemas QUMO, con uno de los últimos prototipos que han construido, y que tiene un aspecto aún lejos de estar en producción.
Los módulos marcados con los números 1, 2, 3 y 4 de este computador son los que en la imagen de la Figura 7 están descritos conceptualmente, y que en la imagen siguientes veis desmontados del equipo para verlos mejor.
Como véis, para hacer una multiplicación de un vector por una matriz necesitamos dos operaciones básicas, que son la multiplicación - realizada con el modulador de intensidad que da una pantalla de resultados en forma de colores, y la suma se realiza con la cámara, para llevar el resultado final a la electrónica que conecta con el computador digital habitual.
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| Figura 11: Libro de Machine Learning aplicado a Ciberseguridad de Carmen Torrano, Fran Ramírez, Paloma Recuero, José Torres y Santiago Hernández |
En el paper publicado en Nature, los investigadores han probado su algoritmo en cuatro algoritmos que encajan con necesidades QUMO en ciertas partes y hacen un uso intensivo de la multiplicación de vectores por matrices, como la reconstrucción de imagen médica, el problema de inversión financiera del que hemos hablando anteriormente, algoritmos de clasificación complejos utilizados en Machine Learning o los algoritmos de Regresión No Lineales que se usan en los modernos modelos de Inteligencia Artificial.
Los resultados, en todos los casos, mejoran los benchmarks anteriores, dando mejores soluciones, en menor tiempo, y mostrando un prometedor futuro para este tipo de Optimizadores Analógicos Ópticos, que ponen a la tecnología fotónica en un momento dulce.
En los diferentes problemas, el uso de AOC ha conseguido resultados de mejor calidad, nuevas soluciones, mejoras de tiempo, y mejores resultados en los Benchmarks. Es el objetivo de los optimizadores, conseguir una mejora de una parte de un algoritmo para conseguir una mejora en el algoritmo completo.
Los primeros equipos que enseñó el equipo de Microsoft Research Analog Optical Computer han mejorado mucho su tamaño, pero aún están lejos de estar en producción, pero es un ejemplo claro de cómo la ciencia mejora nuestra tecnología, y esto seguro que no demasiado lejos en el tiempo veremos estas tecnologías en los datacentes en los que corremos nuestros modelos de IA - que, también nos sirven para optimizar nuestros algoritmos, como ya hemos visto como Alpha Evolve.-.
¡Saludos Malignos!
Autor: Chema Alonso (Contactar con Chema Alonso)
