Fotónica integrada

La Inteligencia Artificial surge del aprovechamiento de los mecanismos informáticos que pretenden replicar el comportamiento biológico del cerebro mediante la adaptación y aprendizaje partiendo de grandes cantidades de datos. Las estructuras que llevan a cabo estos procesos se denominan redes neuronales artificiales (Artificial Neural Networks, ANN) y están compuestas por una serie de capas que incluyen neuronas artificiales. Éstas reciben datos de fuentes externas, los procesan convenientemente y, finalmente, transfieren la información a una o más neuronas de la red. De esta manera, una ANN puede ser entrenada por medio de grandes conjuntos de datos y, a partir de ahí, adquirir la capacidad de inferir conclusiones a través de datos de entrada que a priori son desconocidos.

Las tecnologías fotónicas, a pesar de las sobresalientes capacidades y el potencial que han demostrado para la Inteligencia Artificial, es un área de investigación, comúnmente conocido como Fotónica Neuromórfica, que aún se encuentra en una etapa de desarrollo incipiente y largo recorrido.

Nuestros proyectos avanzan en el diseño, desarrollo y validación de una nueva arquitectura de red neuronal que eventualmente podrá ser explotada en aplicaciones de Inteligencia Artificial.

El foco principal estará puesto en la optimización de las funcionalidades básicas, como es el caso del proceso de ponderado y en la propuesta de esquemas novedosos a nivel de arquitectura que ofrezcan una clara ventaja competitiva en términos de velocidad, consumo, capacidad y escalabilidad en relación al estado del arte.