Athens News - IA, particelle di luce possono simulare memoria e reti neurali

IA, particelle di luce possono simulare memoria e reti neurali
IA, particelle di luce possono simulare memoria e reti neurali

IA, particelle di luce possono simulare memoria e reti neurali

Verso sistemi di calcolo ispirati al cervello che riducono i consumi dei data center

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Le particelle di luce, i fotoni, possono simulare i meccanismi di funzionamento della memoria associativa e delle reti neurali, aprendo nuove prospettive per lo sviluppo di sistemi di calcolo ispirati al cervello umano che possano offrire alte prestazioni e consumi ridotti. Lo dimostra uno studio internazionale a cui hanno partecipato l'Istituto di Nanotecnologia del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Nanotec), l'Istituto Italiano di Tecnologia (Iit) e la Sapienza Università di Roma. I risultati sono pubblicati sulla rivista Physical Review Letters. I ricercatori hanno scoperto che fotoni identici che si propagano all'interno di circuiti ottici si comportano spontaneamente come una Rete di Hopfield, uno dei modelli matematici più noti per descrivere i meccanismi di memoria associativa del cervello umano. "Invece di utilizzare chip elettronici tradizionali, abbiamo sfruttato l'interferenza quantistica, il fenomeno che si manifesta nei chip fotonici quando le particelle di luce si sovrappongono e interagiscono tra loro per codificare e recuperare informazioni", osserva Marco Leonetti, primo ricercatore del Cnr-Nanotec e affiliato al Center for Life Nano- and Neuro-Science dell'Iit. "In questo sistema, i fotoni non sono semplici portatori di dati, ma diventano essi stessi i 'neuroni' di una memoria associativa". Lo studio evidenzia l'esistenza di un limite fondamentale della capacità di memoria, analogo a quello osservato nei sistemi biologici. "Quando il numero di informazioni memorizzate è limitato, il sistema riesce a recuperarle correttamente grazie alla coerenza quantistica", aggiunge il primo autore dello studio Gennaro Zanfardino, attualmente borsista di ricerca dell'Università del Salento. "All'aumentare dei dati, però, emerge una transizione verso una fase di blackout della memoria, in cui il sistema entra in uno stato di disordine, tecnicamente definito vetro di spin, perdendo la capacità di recupero". "Questi risultati aprono nuove prospettive per l'impiego dell'ottica quantistica e della fotonica integrata nello sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale", sottolinea Luca Leuzzi, dirigente di ricerca Cnr-Nanotec e associato alla Sapienza di Roma. "Dispositivi di questo tipo potrebbero garantire elevate prestazioni con un consumo energetico drasticamente inferiore rispetto agli attuali data center". La piattaforma fotonica sviluppata consente inoltre di simulare e investigare sistemi fisici complessi e disordinati, difficilmente trattabili con i computer convenzionali.

J.Pavlidis--AN-GR