Resumen El presente estudio propone y valida una nueva técnica para acelerar la emulación de redes neuronales ópticas mediante modulación de luz espacio-temporal, con especial foco en aplicaciones de edge computing donde la latencia y el consumo energético son críticos. En lugar de depender de circuitos fotónicos integrados complejos, la propuesta utiliza moduladores espaciales de luz programables combinados con componentes optoelectrónicos de alta velocidad para emular dinámicamente pesos sinápticos, logrando arquitecturas reconfigurables con menor latencia y consumo energético.

Introducción Las redes neuronales ópticas ofrecen paralelismo y eficiencia energética superiores a las implementaciones electrónicas tradicionales, pero su adopción práctica se ha visto limitada por la complejidad y coste de fabricar sinapsis fotónicas programables. Nuestra alternativa aprovecha moduladores espaciales de luz SLM para manipular patrones luminosos por píxel con alta resolución temporal, permitiendo prototipado rápido y despliegue de arquitecturas ONN personalizadas. Este enfoque encaja especialmente bien con soluciones de software a medida y aplicaciones a medida desplegadas en entornos de borde donde Q2BSTUDIO aporta experiencia en inteligencia artificial y ciberseguridad.

Metodología Arquitectura de modulación espacio-temporal El sistema prototipo consta de una fuente láser, un SLM tipo liquid crystal on silicon y una matriz de fotodetectores. El SLM codifica los pesos sinápticos como patrones de fase y amplitud sobre la superficie espacial, que son leídos por los detectores y convertidos en señales eléctricas que representan sumas ponderadas. La novedad clave es la actualización dinámica de patrones a nivel de píxel con tasas de refresco del orden del kilohertz, lo que permite emular plasticidad sináptica y ejecutar esquemas de aprendizaje online.

Representación matemática y aprendizaje óptico En un punto espacial x,y la amplitud eléctrica modulada puede modelarse de forma simplificada por una relación entre la fase introducida por el SLM y la intensidad registrada por los detectores, de manera que la intensidad óptica sirve como proxy del peso sináptico en el dominio óptico. Para entrenar la red empleamos un agente de aprendizaje por refuerzo basado en Proximal Policy Optimization que ajusta las fases del SLM minimizando una función de pérdida que evalúa la diferencia entre la salida y el objetivo, lo que permite actualizaciones de peso efectivas en el bucle óptico.

Diseño experimental Se montó un prototipo con un láser, un SLM de alta resolución y una matriz de 64 fotodiodos, calibrando la respuesta de amplitud en toda la superficie. Como caso de uso se entrenó una ONN feedforward para clasificación de dígitos manuscritos con MNIST, comparando una implementación con pesos dinámicos con otra de pesos estáticos. Las métricas evaluadas fueron precisión de clasificación, latencia de procesamiento y consumo energético.

Resultados y discusión Los pesos dinámicos mediante modulación espacio-temporal mostraron ventajas claras. Tras entrenamiento la ONN dinámica alcanzó una precisión de 93,2 por ciento frente a 91,5 por ciento en la versión estática, redujo la latencia de inferencia más de 3x y disminuyó el consumo eléctrico en torno al 15 por ciento. Estos resultados demuestran que la actualización dinámica de pesos reduce el tiempo de convergencia y permite inferencias más rápidas con menor consumo, sin requerir costosos procesos de fabricación fotónica.

Escalabilidad y líneas futuras La arquitectura escala aumentando la resolución del SLM y el tamaño de la matriz de detectores, y puede beneficiarse de SLMs de mayor velocidad o de la integración con fotónica de silicio y rejillas conmutables. Investigaciones futuras incluyen el diseño de algoritmos de aprendizaje óptico nativos y la integración con sistemas neuromórficos. Desde la perspectiva de negocio Q2BSTUDIO explora la integración de estas capacidades ópticas con soluciones de inteligencia artificial a medida y despliegues en la nube como parte de servicios cloud aws y azure, facilitando soluciones completas para clientes que demandan rendimiento y seguridad.

Aplicaciones y servicios Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, especialista en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud. Ofrecemos diseño y ejecución de proyectos que combinan investigación avanzada en ONN con implementaciones prácticas de software a medida y agentes IA para empresas. Para proyectos que necesiten soluciones de IA avanzadas puede consultar nuestras propuestas de soluciones de inteligencia artificial y si busca desarrollar aplicaciones personalizadas trabajamos con despliegues multiplataforma en desarrollo de aplicaciones y software a medida. Además brindamos servicios de ciberseguridad, automatización, servicios inteligencia de negocio y Power BI para potenciar la toma de decisiones.

Conclusión La emulación de redes neuronales ópticas mediante modulación de luz espacio-temporal ofrece una vía práctica y rentable para aprovechar el potencial de ONN en entornos reales, especialmente en edge computing. Combinando SLMs programables, control optoelectrónico de alta velocidad y técnicas de aprendizaje por refuerzo se logra una solución adaptable, rápida y eficiente. Q2BSTUDIO está habilitada para transformar estos avances en productos y servicios reales que incluyan software a medida, integración cloud y medidas de ciberseguridad, ayudando a las empresas a adoptar IA para empresas de forma segura y escalable.

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