Un articolo di alcuni ricercatori del MIT descrive un circuito di chip con un livello di efficienza 20 volte superiore a quelli dei computer digitali.
di Konstantin Kakaes
Per decenni fisici e ingegneri hanno sognato di realizzare chip ottici che non utilizzassero elettroni per eseguire calcoli. Tali circuiti potrebbero essere fulminei ed efficienti dal punto di vista energetico. Ma farli funzionare non è un’operazione semplice. Nel 2017, Nicholas Harris, insieme a Yichen Shen e altri colleghi del MIT, ha pubblicato un articolo ampiamente citato che descrive un progetto che ha permesso loro di calcolare i risultati delle reti neurali che erano state addestrate convenzionalmente.
L’articolo descrive un circuito di 56 interferometri programmabili, dispositivi che si scompongono e ricombinano accuratamente le onde luminose. I circuiti che hanno creato hanno risolto un problema semplificato: riconoscere correttamente le vocali. Hanno avuto successo nei tre quarti dei 180 casi che si sono trovati davanti. Il risultato non era buono come quello dei computer convenzionale, che raggiungeva una precisione di oltre 90 per cento. Comunque, poco dopo, Shen e Harris hanno lanciato startup concorrenti.
Una volta che una determinata rete neurale è stata addestrata e implementata su un chip ottico, eseguire inferenze – capire quale vocale corrisponde a quale suono, o come dovrebbe reagire un’auto autonoma se un pedone attraversa la strada – può essere un processo immediato come il passaggio di una luce al suo interno. L’intero meccanismo ha il vantaggio di essere veloce ed efficiente dal punto di vista energetico.
Nel marzo del 2021, Lightmatter ha annunciato che avrebbe presto iniziato a vendere un “chip acceleratore di apprendimento automatico”. “È solo un tipo di computer completamente diverso”, afferma Harris. “In questo momento siamo circa 20 volte più efficienti del nodo più avanzato nei computer digitali”. Lightmatter ha chiuso un secondo round di finanziamenti a maggio, portando il suo investimento totale a 113 milioni di dollari.
Immagine: Nicholas Harris. Bob O’Connor
(rp)
