La computación óptica de Microsoft busca reducir el costo energético de la IA usando luz en lugar de transistores. Este resumen explica qué es el AOC (Analog Optical Computer), cómo funciona, qué puede resolver hoy y cuál es su potencial camino hacia Azure y los centros de datos.
Autor: Claudio Peña
De la teoría al prototipo
Durante años, la computación óptica quedó en laboratorios y papers. El salto llegó cuando la explosión de la IA elevó el consumo energético de la inferencia, que concentra hasta la mayor parte del gasto en centros de datos.
Microsoft Research Cambridge construyó un prototipo óptico-analógico con componentes comerciales para atacar dos frentes: la inferencia de modelos de IA y la optimización combinatoria a gran escala, como ruteo logístico o conciliación de transacciones financieras.
El AOC no pretende reemplazar a CPUs o GPUs: opera como coprocesador especializado, similar a cómo las GPUs empezaron como aceleradores y terminaron siendo esenciales. Sobre esa base, Microsoft co-diseñó hardware y algoritmo con QUMO (Quadratic Unconstrained Mixed Optimization), pensado para explotar el cálculo óptico en problemas cuadráticos.
El equipo también desarrolló un gemelo digital de alta fidelidad que permite programar, depurar y predecir resultados antes de correr en el hardware, mitigando ruido, tolerancias ópticas y errores.
La visión corporativa integra este esfuerzo con iniciativas de cómputo cuántico y otros aceleradores, reflejando un cambio cultural: combinar software, física y matemática para sostener el ritmo de la IA más allá de la Ley de Moore.
El AIM (Analog Iterative Machine) como precedente inmediato del AOC: V×M en óptica y no linealidades en electrónica.
Arquitectura y funcionamiento
El AOC representa datos como intensidades de luz emitidas por micro-LEDs, modula esos haces en un SLM (modulador espacial de luz) que almacena los “pesos” y recombina la luz con un tren de lentes hacia sensores CMOS, que convierten el patrón óptico en señales eléctricas.
Este pipeline realiza el producto matriz-vector, eje de redes neuronales, con paralelismo masivo porque todos los haces viajan a la vez. La electrónica analógica posterior aplica activaciones y ajustes iterativos, cerrando el ciclo físico-digital.
Aunque el AOC actual maneja 256 pesos ópticos, sirve para validar el concepto y proyecta eficiencias del orden de cientos de TOPS/W, muy por encima de las mejores GPUs en tareas específicas. La configuración se controla por software: datos y pesos se cargan digitalmente, se traducen a intensidades luminosas y el cómputo ocurre en el sustrato óptico-analógico.
Hoy no hay una interfaz de alto nivel abierta; las pruebas usan herramientas internas y matrices numéricas que el sistema traduce a configuraciones ópticas. A mediano plazo, la meta es una API o SDK que permita invocar inferencia u optimización desde Azure sin conocer detalles ópticos, del mismo modo que una GPU ejecuta una red convolucional sin exponer registros de bajo nivel.
Fotos del prototipo AOC y del rack completo
Casos de uso, límites y hoja de ruta
Las validaciones tempranas apuntan a sectores críticos. En finanzas, junto a Barclays, el AOC resolvió una versión reducida del esquema delivery-versus-payment con precisión perfecta, clave para liquidar miles de operaciones y reducir riesgos sistémicos.
En salud, el gemelo digital mostró que la reconstrucción de imágenes de resonancia magnética podría pasar de 30 a 5 minutos sin perder calidad diagnóstica, abreviando turnos, mejorando el flujo hospitalario y bajando costos.
En ambos ámbitos, la ganancia energética y de tiempo es el atractivo principal, con impacto directo en sostenibilidad de centros de datos y disponibilidad de servicios. El AOC no busca exactitud absoluta, sino soluciones suficientemente precisas mediante métodos iterativos de punto fijo, con enormes ahorros de energía y latencia.
Persisten desafíos: escalar de 256 pesos a millones de parámetros, combatir ruido óptico y asegurar precisión reproducible para producción; además, industrializar componentes con estabilidad y costos razonables y lograr integración transparente con infraestructuras existentes.
Si Microsoft supera estos frentes, el AOC podría adoptarse como coprocesador estándar en la nube híbrida, descargando inferencia de IA y optimización combinatoria, y disminuyendo drásticamente la huella de carbono.
El plan proyecta iteraciones cada dos años y una eventual integración nativa en Azure, replicando la trayectoria histórica de las GPUs: de nicho a columna vertebral de la infraestructura digital, con la luz como protagonista del procesamiento de próxima generación.
Jiaqi Chu, Francesca Parmigiani y James Clegg con el prototipo actual del AOC (Microsoft Research Cambridge).
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