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El IFISC (CSIC-UIB) propone un método de procesamiento de información de gran velocidad basado en sistemas con capacidad de aprendizaje

El trabajo se ha publicado en la revista Nature Communications y demuestra el potencial de los sistemas fotónicos en la computación de datos

La edición digital de la revista Nature destaca en su portada un artículo de los investigadores del Instituto de Física Interdisciplinaria y Sistemas Complejos (IFISC, CSIC-UIB). El trabajo, que se ha publicado en la revista Nature Communications, propone un método de procesamiento de información a gran velocidad basado en sistemas con capacidad de aprendizaje y que utiliza componentes ópticos comunes en los laboratorios.

Los sistemas informáticos modernos exigen métodos de procesamiento de la información más eficientes para llevar a cabo cálculos que son cada vez más complejos. Uno de los enfoques más prometedores para mejorar esta eficiencia es el conocido como reservoir computing, que utiliza los estados transitorios de un sistema no lineal como base, de manera parecida a lo que hace una red neural tradicional.

Los investigadores del IFISC (CSIC-UIB) Daniel Brunner, Miguel C. Soriano, Claudio Mirasso y Ingo Fischer implementaron un sistema de reservoir computing utilizando un sistema fotónico construido íntegramente con componentes ópticos estándar. El sistema consta de un láser semiconductor que genera los estados transitorios necesarios, mientras un bucle de fibra óptica, como el que se usa en las comunicaciones ópticas tradicionales, se usa para llevar a cabo el cálculo.

El sistema ha demostrado que es adecuado para llevar a cabo tareas de predicción (como el procesamiento de secuencias temporales) y de clasificación (como el reconocimiento simultáneo de dígitos pronunciados y de las personas que los pronuncian) a velocidades de gigabytes por segundo. Estas tareas son las que se usan habitualmente para determinar la fiabilidad de un sistema de procesamiento de información.

La implementación de este sistema demuestra las posibilidades del reservoir computing para llevar a cabo tareas de procesamiento de datos de forma eficiente y completamente óptica.

Referencia bibliográfica

D. Brunner, M. C. Soriano, C. Mirasso and I. Fischer. «Parallel photonic information processing at gigabyte per second data rates using transient states». Nature Communications, DOI: 10.1038/ncomms2368.

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Fecha de publicación: 16/01/2013