Il Nuovo Processore Fotonico Promette Calcoli AI Più Veloci e Più Energeticamente Efficiente

Ricercatori del MIT hanno sviluppato un nuovo chip fotonico che potrebbe migliorare significativamente la velocità e l’efficienza energetica dei calcoli dell’intelligenza artificiale AI, come riportato lunedì in un comunicato stampa del MIT.

Questo chip utilizza la luce per eseguire le operazioni essenziali delle reti neurali profonde, un tipo di modello di apprendimento automatico, offrendo un’alternativa più veloce ai tradizionali processori elettronici. Le reti neurali profonde vengono utilizzate in una vasta gamma di applicazioni di intelligenza artificiale, dalla riconoscimento di immagini all’elaborazione del linguaggio naturale, ha dichiarato il MIT.

Questi modelli richiedono una notevole potenza di calcolo e, man mano che diventano più complessi, possono superare le capacità dell’hardware elettronico convenzionale.

Il nuovo processore fotonico, tuttavia, affronta questa sfida sfruttando la luce per eseguire calcoli invece dell’elettricità, il che gli permette di funzionare in modo più efficiente, secondo il MIT.

Il chip fotonico svolge compiti chiave come la moltiplicazione di matrici, un’operazione cruciale nell’apprendimento profondo, utilizzando la luce. Questo processo, che normalmente sarebbe gestito da circuiti elettrici, viene eseguito otticamente sul chip, afferma il MIT.

Di conseguenza, il chip è in grado di completare questi calcoli in meno di metà nanosecondo, raggiungendo una precisione superiore al 92%. Questa prestazione è alla pari con l’hardware elettronico tradizionale, ma con un’efficienza energetica molto maggiore, come riportato dal MIT.

Una delle sfide nella creazione di questo chip è stata l’incorporazione di operazioni non lineari, fondamentali affinché i modelli di deep learning riconoscano modelli complessi, ha spiegato il MIT.

La luce da sola non è tipicamente adatta per queste operazioni, quindi i ricercatori hanno progettato componenti specializzati chiamati unità di funzione ottica non lineare (NOFUs) che permettono al chip di eseguire queste operazioni combinando luce e un minimo input elettrico, secondo il MIT.

Questo progresso potrebbe avere importanti implicazioni per le applicazioni di intelligenza artificiale che richiedono un elaborazione rapida, come nella navigazione, nelle telecomunicazioni e nella ricerca scientifica.

La capacità di eseguire compiti di apprendimento automatico in tempo reale con un uso minimo di energia apre possibilità per sistemi di intelligenza artificiale più efficienti e scalabili. Il chip è stato fabbricato utilizzando processi standard di produzione di semiconduttori, il che significa che potrebbe essere prodotto su larga scala utilizzando la tecnologia esistente.

Il MIT afferma che i lavori futuri si concentreranno sull’integrazione del chip con altri sistemi, come telecamere e dispositivi di comunicazione, per approfondire ulteriormente le sue applicazioni pratiche.

Nel complesso, questo nuovo processore fotonico rappresenta un passo avanti nello sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale più efficienti e veloci, che potrebbero portare a progressi in vari campi, tra cui veicoli autonomi, diagnostica medica e altro ancora.