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Nuevo método para procesar información a alta velocidad

Científicos del CSIC han desarrollado una técnica para procesar datos a gran velocidad. El trabajo, publicado en la revista Nature Communications, se basa en sistemas con capacidad de aprendizaje, como las redes neuronales, y emplea componentes ópticos de uso frecuente, como los diodos láseres o las fibras ópticas.

redes neuronales
El trabajo se basa en sistemas con capacidad de aprendizaje, que funcionan como las redes neuronales. Imagen: Hermann Cuntz

Un equipo de investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) ha propuesto un nuevo método para procesar información a alta velocidad empleando componentes ópticos estándar. El trabajo, publicado en Nature Communications, se basa en sistemas con capacidad de aprendizaje, que funcionan como las redes neuronales.

“Las exigencias en los sistemas informáticos modernos para realizar cálculos complejos son cada vez mayores y hacen necesarios métodos de procesamiento más eficientes”, explica el investigador del CSIC Claudio Mirasso, del Instituto de Física Interdisciplinar y Sistemas Complejos, centro mixto del CSIC y la Universidad de las Islas Baleares.

“Uno de los enfoques más prometedores para mejorar dicha eficiencia es el conocido como reservoir computing, que utiliza los estados transitorios de un sistema no lineal como base, de forma similar a lo que se hace en una red neuronal tradicional”, añade el investigador.

Láseres y fibra óptica

El sistema emplea un láser semiconductor para generar los estados transitorios necesarios durante el proceso, mientras un bucle de fibra óptica, como la que se utiliza en las comunicaciones ópticas tradicionales, permite la realización del cálculo.

“Este tipo de sistema es adecuado para el procesamiento de secuencias temporales de información, así como tareas de clasificación, como puede ser el reconocimiento de una voz, a velocidades de gigabytes por segundo”, señala Mirasso.

La implementación de este sistema demuestra, según el estudio, las posibilidades del reservoir computing para tareas de procesamiento de datos de forma eficiente y completamente óptica.

Referencia bibliográfica:

Daniel Brunner, Miguel C. Soriano, Claudio R. Mirasso, Ingo Fischer. “Parallel photonic information processing at gigabyte per second data rates using transient states”. Nature Communications. DOI: 10.1038/ncomms2368

Fuente: CSIC
Derechos: Creative Commons
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