La rete neurale fotonica simile al cervello umano

Già oggi alcuni sistemi di intelligenza artificiale e machine learning sono in grado di emulare e simulare abilità proprie dell’essere umano: dal riconoscimento degli oggetti a quello facciale, dal rendering audio di una conversazione alla traduzione sulla base del contesto. Operazioni di questo tipo diventeranno sempre più comuni e dovranno per forza di cose essere accompagnate da un’evoluzione dell’hardware che le supporti in modo adeguato.

Un team di ricercatori della Princeton University di New Jersey ha messo a punto un circuito in grado di eseguire operazioni matematiche con una velocità pari a 1.960 volte quella di un processore tradizionale. L’approccio impiegato si ispira a quello del cervello dell’uomo: una sorta di rete neurale composta da neuroni sintetici integrati in un substrato di silicio, in grado di illuminarsi emettendo una specifica quantità di luce, ognuno con una lunghezza d’onda differente. Questi, interagendo con un laser, consentono di calcolare in maniera precisa la luminosità prodotta.

Al momento il prototipo opera solo con 49 neuroni e servirà del tempo per capire se un sistema di questo tipo potrà un giorno essere applicato su più larga scala, attraverso una miniaturizzazione delle componenti necessaria per poterne integrare la tecnologia all’interno di computer, server, smartphone e dispositivi di ogni tipo. Si tratta comunque di un’idea potenzialmente innovativa, di un’intuizione che, se sviluppata a dovere, potrebbe accelerare i progressi legati al mondo del computing e della potenza di calcolo offerte dai chip tradizionali. Con buona pace della legge di Moore.

La si pensi ad esempio equipaggiata dal cervello digitale dei robot o nelle IA che si trovano a dover elaborare in tempo reale una notevole mole di informazioni. Così Alexander Tait, responsabile del progetto, ne illustra le potenzialità.

Le reti neurali fotoniche potrebbero offrire l’accesso a nuovi regimi ultraveloci di elaborazione delle informazioni per le trasmissioni radio, per applicazioni di controllo e per il computing in ambito scientifico.