Pesquisa descreve POMMM, método que usa um feixe de luz para realizar operações de tensor na velocidade da luz
Cientistas da Universidade Aalto, na Finlândia, anunciaram um avanço que pode transformar o hardware usado no treinamento de inteligência artificial, ao demonstrar que um feixe de luz único pode executar operações complexas de IA com eficiência próxima à de um supercomputador.
O que é o POMMM e como ele funciona
O novo sistema, batizado de POMMM (Multiplicação de Matrizes Ópticas em Paralelo), foi descrito em um estudo publicado no dia 14. Em vez de usar circuitos eletrônicos tradicionais para multiplicar matrizes e tensores, o POMMM aproveita pulsos de laser que realizam múltiplas operações de tensor ao mesmo tempo, codificando informações na amplitude e fase de ondas luminosas.
Essa abordagem permite transformar dados digitais em propriedades físicas manipuláveis, de modo que, segundo a pesquisa, não é preciso usar energia elétrica durante o processamento intermediário dos dados. Ao operar dessa forma, um feixe de luz único pode alimentar processadores ópticos capazes de executar tarefas de IA complexas com mínima dissipação térmica.
Por que isso importa para o treinamento de IA
Hoje, o treinamento dos grandes modelos de IA depende de milhares de GPUs que operam em paralelo, processando imagens, vídeos e áudios, e refinando modelos de empresas como OpenAI, Anthropic e Google. Um dos maiores gargalos nesses sistemas é a velocidade e a escala das operações de tensor.
Os pesquisadores afirmam que o POMMM pode executar as mesmas operações usadas por GPUs de ponta, incluindo camadas convolucionais e de atenção, mas com uma vantagem crucial: a velocidade da luz. Como disse o principal autor Yufeng Zhang, “O nosso método desempenha as mesmas operações que as GPUs mais avançadas, como camadas convolucionais e de atenção, mas consegue fazer tudo isso na velocidade da luz“.
Segundo a equipe, essa técnica pode permitir escalar o desempenho de supercomputadores de IA sem esbarrar nos limites físicos e energéticos tradicionais, possibilitando um salto de capacidade para tarefas que hoje exigem enorme gasto de energia e infraestrutura.
Limitações, prazos e expectativas
Os autores não afirmam que o POMMM resolverá todos os desafios do desenvolvimento de inteligência artificial geral, mas destacam o impacto potencial da nova arquitetura de hardware. Zhang estima que a integração da tecnologia a grandes plataformas de IA pode ocorrer entre três e cinco anos, um prazo que, se confirmado, colocaria processadores ópticos em competição direta com GPUs em aplicações de larga escala.
Além disso, a equipe escreveu que “O POMMM vai acelerar significativamente tarefas complexas de IA em inúmeros campos, permitindo que processadores com base em luz consigam executar tais tarefas com um consumo baixíssimo de energia“. Os pesquisadores também retomam a máxima da comunidade de ciência da computação, em referência aos Beatles, “All You Need is Scaling.”, para sublinhar que a escalabilidade continua sendo um ingrediente central para avanços em IA.
O que esperar nos próximos anos
Na prática, adotar um feixe de luz único como motor de processamento implica repensar centros de dados, arquitetura de chips e fluxo de trabalho de treinamento. A principal vantagem técnica é a execução simultânea de múltiplas operações de tensor, algo crítico em camadas de atenção e convolução, que hoje consomem grande parte dos recursos computacionais durante o treinamento.
Nos próximos passos, a equipe deverá mostrar protótipos maiores, testes de robustez e integração com pipelines de software existentes. Também será necessário avaliar custos de produção, escalabilidade industrial e compatibilidade com frameworks de machine learning usados no mercado.
Enquanto isso, pesquisadores e empresas de tecnologia vão monitorar a evolução do POMMM, porque a promessa de realizar operações de IA na velocidade da luz, com baixa dissipação térmica e sem consumo elétrico durante o processamento intermediário, representa uma mudança potencialmente disruptiva na infraestrutura que sustenta modelos grandes de IA.
Em resumo, o uso do feixe de luz único no POMMM pode abrir caminho para uma nova geração de processadores ópticos, com ganhos de eficiência e velocidade que, se validados em escala, transformarão o custo e a capacidade do treinamento de IA nos próximos anos.
