En este artículo, proponemos un novedoso mecanismo de atención, el Operador Neuronal de Atención Multipolar (MANO), que utiliza el método multipolar para superar las limitaciones del Transformador existente, que presenta dificultades para procesar entradas de alta resolución. MANO calcula la atención de forma multiescalar basada en la distancia, reformulándola como un problema de interacción entre puntos de la cuadrícula. Esto logra una complejidad lineal en tiempo y memoria con respecto al número de puntos de la cuadrícula, manteniendo al mismo tiempo un campo receptivo global en cada núcleo de atención. Los resultados experimentales sobre clasificación de imágenes y flujo Darcy muestran que MANO tiene un rendimiento comparable al de modelos de vanguardia como ViT y Swin Transformer, a la vez que reduce el tiempo de ejecución y el uso máximo de memoria en varios órdenes de magnitud. El código está disponible públicamente.
