Esta tecnología, que ha estado en desarrollo durante décadas, finalmente está mostrando resultados concretos y prometedores. Dos estudios publicados en la revista Nature confirman lo que muchos investigadores soñaban: la computación fotónica puede superar a la electrónica tradicional en velocidad y eficiencia energética, especialmente en tareas de inteligencia artificial.
¿Qué es la computación fotónica?
La computación fotónica se basa en el uso de fotones (partículas de luz) para procesar y transmitir datos, en lugar de los electrones que fluyen por los chips electrónicos convencionales. A diferencia de la electricidad, que genera calor y consume más energía cuando se incrementa la demanda de procesamiento, la luz permite mover la información de manera más veloz y con menos pérdida energética.
Este enfoque no busca reemplazar por completo a los chips actuales, sino integrarse con ellos. Se trata de una evolución híbrida: combinar lo mejor de los dos mundos para afrontar los desafíos de la era digital.
¿Por qué es importante ahora?
Con el auge de la inteligencia artificial, los modelos se han vuelto cada vez más grandes y exigentes. Redes neuronales como GPT, BERT o ResNet requieren enormes cantidades de cálculo. Esto significa no solo más potencia de procesamiento, sino también un gasto energético elevadísimo.
Los centros de datos ya consumen cantidades colosales de electricidad, y se estima que para 2030 podrían duplicar su demanda actual. Es como si cada vez que queremos hacer una búsqueda en internet o generar una imagen con IA, estuviéramos encendiendo una pequeña fábrica.
La computación fotónica ofrece una vía para resolver operaciones complejas con menor consumo y mayor velocidad, algo esencial para escalar de manera sostenible.
¿Qué se logró exactamente?
Los estudios publicados muestran avances que podrían marcar un antes y un después:
1. PACE, el acelerador fotónico de baja latencia
Un equipo liderado por Bo Peng presentó un sistema llamado PACE (Photonic Accelerator with Circuit Efficiency), compuesto por más de 16.000 componentes fotónicos organizados en una matriz de 64 x 64.
Este acelerador es capaz de operar a velocidades de hasta 1 GHz y reducir la latencia —el tiempo que tarda un dato en ser procesado— hasta 500 veces en comparación con circuitos más pequeños. PACE demostró su utilidad resolviendo problemas complejos, como los llamados problemas de Ising, que se usan para modelar fenómenos en física y optimización.
2. Un procesador fotónico que ejecuta modelos de IA reales
En paralelo, el equipo de Nicholas Harris desarrolló un procesador fotónico integrado por cuatro matrices de 128 x 128. Este chip fue capaz de ejecutar modelos avanzados como BERT (procesamiento de lenguaje natural) y ResNet (análisis de imágenes), alcanzando precisiones similares a las de procesadores electrónicos actuales.
¿Lo sorprendente? Este chip fotónico logró tareas como generar textos al estilo de Shakespeare, clasificar reseñas de películas y jugar a videojuegos clásicos como Pac-Man, todo con mayor eficiencia energética.
¿Qué significa esto para el futuro?
Ambos estudios coinciden en algo clave: sus diseños son escalables, lo que significa que pueden crecer en tamaño y complejidad para adaptarse a las necesidades futuras. Eso sí, aún necesitan optimización para convertirse en productos comerciales viables.
Pero si todo sigue avanzando, podríamos ver en pocos años chips híbridos —mezclando electrónica y fotónica— integrados en servidores, supercomputadoras e incluso dispositivos personales.
La computación fotónica podría ser el equivalente a pasar de las velas a la electricidad en el mundo digital: una revolución silenciosa que transforma por completo lo que damos por hecho.
¿Y qué ventajas trae esto para nosotros?
Aunque este avance ocurre en el corazón de los chips, sus beneficios nos tocarán a todos:
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Mejor rendimiento en IA: tiempos de espera más cortos para generar contenido, responder preguntas o analizar datos.
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Dispositivos más eficientes: desde móviles hasta computadoras personales que consumen menos batería.
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Reducción del impacto ambiental: menos consumo de energía en los centros de datos significa una huella de carbono más baja.
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Mayor accesibilidad: si el coste energético baja, se podrán ofrecer servicios de IA más económicos.
Una luz al final del túnel
La computación fotónica ya no es solo una promesa futurista. Con estos desarrollos, entramos en una nueva fase de innovación donde la luz puede convertirse en el nuevo lenguaje de los datos. Y aunque aún hay obstáculos técnicos por superar, los avances de 2025 nos acercan más que nunca a una era donde la inteligencia artificial no solo será más potente, sino también más sostenible.
☞ El artículo completo original de Juan Diego Polo lo puedes ver aquí
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