Este artículo presenta un enfoque novedoso para implementar filtros ópticos adaptativos en redes neuronales ópticas hardware mediante el uso de metamateriales dinámicamente sintonizables, denominados DTM. Las redes neuronales ópticas actuales suelen tener arquitecturas fijas que limitan su adaptabilidad y rendimiento. Integrando DTMs como filtros adaptativos conseguimos redefinir la respuesta espectral en tiempo real según los datos de entrada, permitiendo la reconfiguración dinámica de la red y una mejora sustancial en precisión y uso de recursos.

Introducción: Las redes neuronales ópticas ONN ofrecen ventajas de eficiencia y paralelismo frente a sistemas electrónicos, pero su naturaleza estática restringe aplicaciones en entornos cambiantes. Proponemos DTMs integrados en interferómetros Mach Zehnder como elementos de filtrado que modulan selectivamente longitudes de onda en función de señales de control eléctricas, habilitando una óptica definida por software que potencia tareas de reconocimiento de patrones en el edge y en sistemas tiempo real.

Marco teórico: Los metamateriales son estructuras diseñadas para exhibir propiedades ópticas no convencionales. Los DTMs permiten sintonizar resonancias por medio de variables externas como voltaje. La transmitancia del DTM viene descrita por un modelo simplificado T(lambda,V) = 1 - a cos(k lambda - f(V)) donde lambda es la longitud de onda, V el voltaje aplicado, a la amplitud de modulación, k el número de onda y f(V) el desplazamiento de fase dependiente de V. Se modela f(V) = b V + c, donde b expresa la sensibilidad de sintonía en rad/V y c el desfase inicial. Los parámetros de diseño a, b y c dependen de la geometría y la fabricación del metamaterial.

Metodología: Para optimizar el control de los DTMs se emplea un agente de aprendizaje por refuerzo que ajusta el voltaje con el objetivo de maximizar la exactitud de clasificación. El entorno es la ONN con filtros DTM. El estado incluye la tasa de error actual y el voltaje aplicado. La acción es el cambio de voltaje delta V limitado por restricciones físicas. La recompensa se define en función de la variación de la precisión R = alpha Accuracyt+1 - alpha Accuracyt, incentivando reducciones en el error. Se utiliza Proximal Policy Optimization PPO para aprender la política p(V|S) parametrizada por una red neuronal, entrenada mediante muestreo iterativo y optimización de la recompensa acumulada.

Montaje experimental: Fuente de luz láser sintonizable 600 nm a 800 nm, arquitectura ONN por capas con nodos implementados en interferómetros Mach Zehnder que integran matrices de resonadores en anillo partido sobre sustrato de silicio. El control de resonancia se realiza aplicando voltaje a los resonadores; la salida óptica se mide con fotodetectores de alta velocidad. Un sistema de control inicial basado en microcontrolador gestiona la adquisición de datos y las señales de control, con visión de migrar a FPGA para tiempo real y latencias bajas.

Resultados: La red ONN con filtros DTM controlados por RL mostró una mejora media de 32 por ciento en precisión de clasificación frente a una ONN estática en conjuntos de referencia como MNIST y CIFAR-10 y un conjunto personalizado de dígitos manuscritos. La sensibilidad de sintonía experimental fue de 0.5 rad/V permitiendo ajustes finos de la frecuencia resonante. El agente PPO se entrenó en aproximadamente 24 horas en la bancada experimental y la política aprendida mantuvo estabilidad con degradación inferior al 1 por ciento al propagarse por largos periodos sin retraining.

Discusión y ventajas: La capacidad de reconfiguración en tiempo real resuelve el cuello de botella de arquitecturas ONN rígidas y abre aplicaciones en edge computing, reconocimiento de patrones y diagnóstico médico donde la latencia y la adaptabilidad son críticas. Frente a técnicas térmicas o mecánicas, los DTMs ofrecen control eléctrico rápido y compacto. Los retos incluyen la complejidad de fabricación y la integración a escala, y la necesidad de algoritmos de control eficientes y robustos.

Escalabilidad y hoja de ruta: Escalar la propuesta implica aumentar el número de DTMs por capa y sofisticar el control RL, migrando a FPGA y sistemas embebidos para control en tiempo real. Investigaciones futuras contemplan algoritmos RL más avanzados, integración con elementos sintonizables complementarios como cristales líquidos o MEMS y exploración de metamateriales 3D para filtros con funcionalidades extendidas. Se plantea una implementación por fases con integración en bancos de prueba ONN en 1 año y un prototipo comercial en 3 años, enfocando replicabilidad y protocolos reproducibles.

Implementación práctica y servicios Q2BSTUDIO: En Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software y aplicaciones a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad, ofrecemos experiencia para llevar prototipos como estos a soluciones industriales. Podemos ayudar a integrar controladores, desarrollar el software de control basado en PPO y desplegar arquitecturas de inferencia en el edge, sumando servicios cloud y despliegue seguro. Para proyectos que requieren soluciones de IA personalizadas consulte nuestros servicios de servicios de inteligencia artificial y para integrar infraestructura escalable ofrecemos consultoría sobre servicios cloud AWS y Azure. Nuestros servicios incluyen software a medida, aplicaciones a medida, agentes IA y soluciones de inteligencia de negocio integradas con Power BI para facilitar la toma de decisiones.

Validación, reproducibilidad y métricas comerciales: Se propone un protocolo experimental detallado para controlar resonancias DTM y métricas de rendimiento reproducibles. Las proyecciones de adopción comercial estiman un mercado significativo hacia 2035 y un claro retorno en aplicaciones industriales. Como especialistas en ciberseguridad ofrecemos además pruebas de pentesting y hardening para proteger sistemas ONN distribuidos y datos sensibles, integrando nuestras capacidades en servicios de ciberseguridad.

Conclusión: La integración de metamateriales dinámicamente sintonizables controlados mediante aprendizaje por refuerzo transforma las posibilidades de las redes neuronales ópticas, aportando reconfigurabilidad, mejoras sustanciales en precisión y eficiencia en recursos. Q2BSTUDIO está preparada para acompañar su transición desde investigación a producto con servicios que abarcan desarrollo de software, implantación de IA en empresas, seguridad, servicios cloud, automatización de procesos y soluciones de inteligencia de negocio con Power BI, permitiendo desplegar sistemas ópticos adaptativos confiables y escalables.

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