Investigadores de Pensilvania desarrollan cuasipartículas híbridas para mejorar la computación en inteligencia artificial
Físicos de Penn crean partículas híbridas de luz y materia para computación avanzada

Image: La Nueva España
Científicos de la Universidad de Pensilvania han creado cuasipartículas híbridas llamadas excitón-polaritones, que combinan la velocidad de los fotones con interacciones de la materia. Este avance podría permitir un procesamiento más eficiente en inteligencia artificial, reduciendo el consumo energético de los sistemas actuales.
- 01Los excitón-polaritones son cuasipartículas formadas por la interacción de fotones y electrones en un material semiconductor delgado.
- 02La investigación fue publicada en la revista Physical Review Letters, donde se describen los métodos y resultados del estudio.
- 03Los excitón-polaritones permiten realizar la conmutación totalmente luminosa con solo cuatro cuatrillonésimas de julio de energía.
- 04Este avance es prometedor para la inteligencia artificial, ya que podría eliminar la necesidad de convertir señales luminosas en señales electrónicas.
- 05La tecnología podría facilitar el procesamiento directo de información de cámaras y sensores, abriendo nuevas posibilidades para la computación cuántica.
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Investigadores de la Universidad de Pensilvania han desarrollado cuasipartículas híbridas conocidas como excitón-polaritones, que combinan la velocidad de los fotones con las interacciones típicas de la materia. Este avance se presenta como una solución a los problemas de resistencia y pérdida de energía que enfrentan los electrones en los chips de computadora, especialmente en el contexto del procesamiento de inteligencia artificial. Publicado en la revista Physical Review Letters, el estudio detalla cómo estas cuasipartículas permiten realizar operaciones de computación de manera más eficiente. Los excitón-polaritones logran la conmutación totalmente luminosa utilizando una cantidad de energía extremadamente baja, lo que podría transformar el campo de la inteligencia artificial al reducir significativamente el consumo energético. Además, esta tecnología podría facilitar el procesamiento de información directamente de sensores y cámaras, abriendo nuevas vías para la computación cuántica a pequeña escala en chips. Este desarrollo es un paso importante hacia la creación de sistemas de inteligencia artificial más rápidos y sostenibles.
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Este avance podría reducir significativamente el consumo energético de los sistemas de inteligencia artificial, lo que beneficiaría a empresas y desarrolladores en el campo tecnológico.
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