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Atualizado 13 de janeiro de 2026 por Sergio A. Loiola

Cientistas aplicaram computação com Luz em IA, obtendo cálculos simultâneos sem circuitos eletrônicos, na velocidade da Luz, gastando pouquíssima energia.

A pesquisa foi publicada na Revista Nature Photonics.

Enquanto humanos e computadores clássicos precisam realizar operações tensoriais passo a passo, a luz pode fazê-las todas de uma só vez. Imagem: Aalto University/Photonics Group

Além de gastar uma fração diminuta dos circuitos eletrônicos e velocidade imbatível, o novo método fotônico, de computação com luz, é a simplicidade.

As operações ópticas ocorrem passivamente à medida que a luz se propaga, sem necessidade comutação eletrônica durante o cálculo. Reduzindo a necessidade de muitos chips caros como os atuais.

Veremos a seguir como os pesquisadores desenvolveram o novo método de computação fotônica aplicada a IA, e o salto tecnológico que podemos ter em 5 anos. Em texto, imagens e vides.

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A revolução fotônica significa que os data centers gastarão uma fração da energia dos atuais e exigirão menos circuitos eletrônicos. Deixe seu comentário no final acerca dessas possibilidades!

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A luz pode fazer os mesmos cálculos todos de uma vez só, em vez do passo a passo dos computadores

Atualmente, a computação com IA te custo energético e exige circuitos eletrônicos sofisticados e caros, as operações com tensores têm uma responsabilidade enorme, já que a maior parte da energia é gasta executando-as.

Mas há alternativas. A luz pode fazer os mesmos cálculos todos de uma vez só, em vez do passo a passo dos computadores.

Princípio e configuração experimental da multiplicação paralela de matrizes ópticas. [Imagem: Yufeng Zhang et al. – 10.1038/s41566-025-01799-7]

Yufeng Zhang e colegas da Universidade Aalto, na Finlândia, demonstraram como realizar cálculos tensoriais complexos usando uma única propagação de luz.

O resultado é a computação tensorial em uma única etapa, em um paralelismo sem precedentes, alcançado na velocidade da própria luz.

Conforme os autores, a Multiplicação Paralela de Matrizes Ópticas (POMMM), permite o processamento de tensores totalmente paralelo por meio de uma única propagação de luz coerente.

Exemplo de Métodos para computação de multiplicação de matrizes. Tem sido grande a busca de multiplicação de matrizes fotônicas ilumina o acelerador fotônico. Imagem: artigo: Nature: https://www.nature.com/articles/s41377-022-00717-8?fromPaywallRec=false

Essa abordagem resolve as principais limitações dos métodos ópticos atuais, escalando o desempenho com a dimensão dos dados, ao mesmo tempo que melhora o poder computacional teórico e a eficiência.

Ao permitir uma variedade de tarefas computacionais e suportar expansão em larga escala e em múltiplos comprimentos de onda, o POMMM fornece uma base escalável e de alta eficiência para o avanço da computação óptica de próxima geração.

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Cálculos simultâneos na velocidade da luz em chips fotônicos fará tarefas complexas de IA com consumo de energia extremamente baixo

Para alcançar esse avanço, os pesquisadores codificaram dados digitais na amplitude e na fase das ondas de luz, transformando números em propriedades físicas do campo óptico.

Quando esses campos de luz interagem e se combinam, eles realizam naturalmente operações matemáticas, como multiplicações de matrizes e tensores, que formam a base dos algoritmos de aprendizado profundo.

Princípio e configuração experimental do Multiplicação Paralela de Matrizes Ópticas POMMM. a , Princípio de funcionamento do POMMM. À esquerda: o fluxo do processo do POMMM. À direita: o processo matricial correspondente após cada etapa. As diferentes cores representam diferentes codificações de fase linear. Imagem: Nature: https://www.nature.com/articles/s41566-025-01799-7

Ao introduzir múltiplos comprimentos de onda de luz, a equipe estendeu essa abordagem para lidar com operações tensoriais de ordem ainda mais alta.

“Imagine que você é um agente alfandegário que precisa inspecionar cada pacote em diversas máquinas com funções diferentes e, em seguida, classificá-los nas caixas corretas,” exemplifica Zhang. “Normalmente, você processaria cada pacote individualmente.

Demonstração e avaliação do POMMM. Resultados experimentais do POMMM comparados com os resultados baseados em GPU. Acima: multiplicação de matrizes não negativas [20, 20] × [20, 20] (resultados do campo óptico original em  b ). Abaixo: multiplicação de matrizes reais [10, 10] × [10, 10] . Imagem: Nature: https://www.nature.com/articles/s41566-025-01799-7

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Outra vantagem fundamental desse novo método de computação com luz é a simplicidade:

As operações ópticas ocorrem passivamente à medida que a luz se propaga, portanto, sem necessidade de nenhum controle ativo ou comutação eletrônica durante o cálculo.

“Esta abordagem pode ser implementada em praticamente qualquer plataforma óptica,” afirmou o professor Zhipei Sun, líder da equipe.

A equipe prevê que sua técnica poderá estar incorporada em chips fotônicos comerciais em um horizonte de três a cinco anos.

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Bibliografia

Revista Nature Photonics

Artigo: Direct tensor processing with coherent light
Autores: Yufeng Zhang, Xiaobing Liu, Chenguang Yang, Jinlong Xiang, Hao Yan, Tianjiao Fu, Kaizhi Wang, Yikai Su, Zhipei Sun, Xuhan Guo
DOI: 10.1038/s41566-025-01799-7

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