Un nuevo círculo virtuoso retroalimenta la fotónica y la inteligencia artificial

La fotónica y la Inteligencia Artificial tienen un enorme potencial para transformar diversos sectores, como la salud, la industria, la educación, la defensa y el entretenimiento. Ambas crean un bucle de retroalimentación positiva que ya se conoce como círculo virtuoso de la IA y la fotónica.

La fotónica y la inteligencia artificial (IA) son dos campos de la ciencia y la tecnología que se han desarrollado de forma paralela y complementaria en las últimas décadas.

La fotónica se ocupa de la generación, manipulación y detección de la luz, mientras que la IA se ocupa de la creación y aplicación de algoritmos que imitan el aprendizaje y el razonamiento humanos.

Ambos campos tienen un enorme potencial para transformar diversos sectores, como la salud, la industria, la educación, la defensa y el entretenimiento.

Sin embargo, la relación entre la fotónica y la IA no es solo de beneficio mutuo, sino también de retroalimentación positiva. Es decir, la fotónica puede mejorar el rendimiento y la eficiencia de la IA, y la IA puede facilitar el diseño y la optimización de los dispositivos y sistemas fotónicos. Este fenómeno se conoce como el círculo virtuoso de la fotónica y la IA, y es abordado en un artículo que acaba de publicar la revista Photonics Focus.

Tres aspectos principales

El artículo explica cómo la fotónica puede ayudar a la IA en tres aspectos principales: la adquisición de datos, el procesamiento de datos y la implementación de algoritmos.

Por ejemplo, la fotónica puede proporcionar sensores e imágenes de alta resolución y sensibilidad, que son esenciales para el entrenamiento y la validación de los modelos de IA.

Además, la fotónica puede ofrecer soluciones de computación óptica, que pueden superar las limitaciones de velocidad, consumo de energía y escalabilidad de la computación electrónica convencional.

Finalmente, la fotónica puede realizar funciones de IA, como el reconocimiento de patrones, la clasificación y la inferencia, mediante redes neuronales ópticas, que son análogas a las redes neuronales artificiales, pero que operan con luz en lugar de con electricidad.

Modelado y simulación

Por otro lado, el artículo también muestra cómo la IA puede ayudar a la fotónica en dos aspectos principales: el modelado y la simulación, y el diseño inverso y la optimización.

Por ejemplo, la IA puede emplear técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para crear modelos predictivos y descriptivos de los fenómenos y dispositivos fotónicos, que pueden ser más precisos y rápidos que los métodos tradicionales basados en ecuaciones.

Además, la IA puede utilizar técnicas de optimización evolutiva y metaheurística para encontrar las mejores soluciones de diseño para los sistemas fotónicos, que pueden ser más innovadoras y eficientes que las soluciones basadas en la intuición o la experiencia.

Ejemplo revelador

Uno de los investigadores que ha aplicado la IA al diseño inverso de estructuras nanofotónicas multicapa es Yuebing Zheng, profesor asociado de ingeniería mecánica y ciencia de materiales en la Universidad de Texas en Austin. Su experiencia constituye un ejemplo claro del círculo virtuoso de la fotónica y la IA.

Zheng y sus colaboradores han desarrollado una metodología basada en la litografía de nanoesferas Muaré (MNSL) para fabricar metasuperficies que presentan múltiples bandas de resonancia óptica.

Estas metasuperficies consisten en capas alternas de nanoesferas de sílice y oro, que forman patrones periódicos con diferentes orientaciones y escalas.

Al aplicar un algoritmo inteligente de optimización genética menorado por ellos, Zheng y sus colaboradores han logrado diseñar inversamente las metasuperficies para obtener las propiedades ópticas deseadas, como la transmisión, la reflexión y la dispersión de la luz. Este enfoque permite crear dispositivos fotónicos multifuncionales y sintonizables con una gran flexibilidad y precisión, gracias a la IA.

Desafíos y oportunidades

El artículo concluye destacando los desafíos que plantea el círculo virtuoso de la fotónica y la IA, particularmente la necesidad de generar datos fotónicos experimentales del mundo real y de desarrollar algoritmos de IA más potentes que puedan aplicarse a múltiples problemas.

Respecto a las oportunidades, el artículo sugiere algunas áreas de investigación y aplicación que pueden beneficiarse de esta sinergia, especialmente la comunicación cuántica, la biomedicina, la metrología, la robótica, la realidad virtual y aumentada, y la seguridad.