As operações tensoriais são uma forma de matemática avançada que sustenta muitas tecnologias modernas, especialmente a inteligência artificial. Essas operações vão muito além dos cálculos simples que a maioria das pessoas encontra. Uma maneira útil de imaginá-las é pensar em manipular um cubo mágico em várias dimensões ao mesmo tempo, rotacionando, fatiando ou rearranjando suas camadas. Os humanos e computadores tradicionais precisam quebrar essas tarefas em sequências, mas a luz pode realizar todas elas ao mesmo tempo.
Hoje, as operações tensoriais são essenciais para sistemas de IA envolvidos em processamento de imagens, compreensão de linguagem e inúmeras outras tarefas. À medida que a quantidade de dados continua a crescer, o hardware digital convencional, como GPUs, enfrenta uma pressão crescente em termos de velocidade, uso de energia e escalabilidade.
Pesquisadores Demonstram Computação Tensorial de Um Único Golpe com Luz
Para enfrentar esses desafios, uma equipe internacional liderada pelo Dr. Yufeng Zhang do Grupo de Fotônica do Departamento de Eletrônica e Nanoengenharia da Universidade Aalto desenvolveu uma abordagem fundamentalmente nova. Seu método permite que cálculos tensoriais complexos sejam concluídos em um único movimento de luz através de um sistema óptico. O processo, descrito como computação tensorial de um único golpe, funciona à velocidade da luz.
“Nosso método realiza os mesmos tipos de operações que as GPUs de hoje manipulam, como convoluções e camadas de atenção, mas faz tudo isso à velocidade da luz”, diz Dr. Zhang. “Em vez de depender de circuitos eletrônicos, usamos as propriedades físicas da luz para realizar muitos cálculos simultaneamente.”
Codificando Informações na Luz para Cálculos em Alta Velocidade
A equipe conseguiu isso inserindo informações digitais na amplitude e fase das ondas de luz, transformando dados numéricos em variações físicas dentro do campo óptico. À medida que estas ondas de luz interagem, elas realizam automaticamente procedimentos matemáticos como multiplicação de matrizes e tensores, que formam a base do aprendizado profundo. Ao trabalhar com múltiplos comprimentos de onda de luz, os pesquisadores expandiram sua técnica para suportar operações tensoriais mais complexas e de ordem superior.
“Imagine que você é um oficial de alfândega que deve inspecionar cada pacote por meio de várias máquinas com funções diferentes e, em seguida, classificá-los nas caixas corretas”, diz Zhang. “Normalmente, você processaria cada pacote um por um. Nosso método de computação óptica mescla todos os pacotes e todas as máquinas juntas – criamos múltiplos ‘ganchos ópticos’ que conectam cada entrada à sua saída correta. Com apenas uma operação, uma passagem de luz, todas as inspeções e classificações acontecem instantaneamente e em paralelo.”
Processamento Óptico Passivo com Ampla Compatibilidade
Um dos benefícios mais impressionantes desse método é a pouca intervenção que exige. As operações necessárias ocorrem por conta própria enquanto a luz viaja, então o sistema não precisa de controle ativo ou comutação eletrônica durante o cálculo.
“Essa abordagem pode ser implementada em quase qualquer plataforma óptica”, diz o Professor Zhipei Sun, líder do Grupo de Fotônica da Universidade Aalto. “No futuro, planejamos integrar essa estrutura computacional diretamente em chips fotônicos, permitindo que os processadores baseados em luz realizem tarefas complexas de IA com consumo de energia extremamente baixo.”
Caminho para o Futuro do Hardware de IA Baseado em Luz
Zhang observa que o objetivo final é adaptar a técnica ao hardware e às plataformas existentes usadas por grandes empresas de tecnologia. Ele estima que o método poderia ser incorporado a esses sistemas dentro de 3 a 5 anos.
“Isso criará uma nova geração de sistemas de computação óptica, acelerando significativamente tarefas complexas de IA em uma miríade de campos”, conclui.
O estudo foi publicado na Nature Photonics em 14 de novembro de 2025.
