Uma equipe de pesquisa da Universidade Jiao Tong de Xangai e da Universidade Tsinghua, na China, desenvolveu em conjunto um novo chip fotônico chamado LightGen, projetado especificamente para tarefas de inteligência artificial generativa em larga escala. Os dados dos testes mostram que sua velocidade de processamento e eficiência energética superam significativamente as soluções atuais baseadas em chips eletrônicos. As descobertas foram publicadas na revista Science.

Os chips eletrônicos tradicionais enfrentam desafios como alto consumo de energia, alta geração de calor e velocidade limitada ao executar tarefas complexas, como gerar imagens e vídeos de alta resolução. O chip LightGen emprega um princípio de computação totalmente óptica, com seu núcleo composto por mais de dois milhões de "neurônios" fotônicos que imitam o método de processamento paralelo do cérebro humano. Ao contrário dos designs comuns de chips fotônicos, o LightGen usa uma estrutura empilhada 3D, permitindo processar imagens complexas completas de uma só vez, em vez de dividi-las em pequenas regiões, garantindo assim a consistência e a alta qualidade dos resultados.

A equipe de pesquisa afirmou em seu artigo: "O LightGen oferece uma nova abordagem para conectar novas arquiteturas de chips com IA complexa do dia a dia sem comprometer o desempenho, alcançando velocidade e eficiência ordens de magnitude superiores, possibilitando assim uma IA sustentável." Em diversos testes, o chip atingiu velocidades até 100 vezes maiores do que chips de ponta como o NVIDIA A100 em tarefas de geração de imagem e vídeo, consumindo apenas um centésimo da energia. Ele integra cem vezes mais poder computacional em um volume unitário e seu desempenho é comparável a sistemas de IA convencionais como o Stable Diffusion.

Embora ainda em fase de protótipo, o avanço do chip LightGen abre novos caminhos para o desenvolvimento de hardware de IA sustentável e com baixo consumo de energia. A equipe de pesquisa afirmou que seu próximo passo é expandir seu design para suportar o processamento de modelos de IA maiores e mais complexos. Espera-se que essa inovação em chips fotônicos impulsione o desenvolvimento da infraestrutura de computação de IA de próxima geração.