In uno sviluppo rivoluzionario destinato a ridefinire il futuro dell’intelligenza artificiale, i ricercatori hanno dimostrato che le fibre di vetro—la stessa tecnologia che porta Internet nelle nostre case—potrebbero presto sostituire il silicio come base dei sistemi di elaborazione per l’IA.
Lo studio collaborativo, guidato dalla Dott.ssa Mathilde Hary dell’Università di Tampere in Finlandia e dal Dott. Andrei Ermolaev dell’Université Marie et Louis Pasteur in Francia, ha mostrato che impulsi laser intensi che viaggiano attraverso fibre di vetro ultra-sottili possono eseguire calcoli simili a quelli dell’IA a velocità migliaia di volte superiori rispetto all’elettronica tradizionale.
"Invece di utilizzare l’elettronica convenzionale e gli algoritmi, il calcolo viene realizzato sfruttando l’interazione non lineare tra impulsi luminosi intensi e il vetro", spiegano Hary ed Ermolaev. Il loro sistema implementa un approccio ispirato alle reti neurali chiamato Extreme Learning Machine, raggiungendo risultati quasi all’avanguardia in compiti come il riconoscimento di immagini in meno di un trilionesimo di secondo.
Questa scoperta affronta una sfida crescente nello sviluppo dell’IA. Con l’aumentare della complessità dei modelli, i sistemi tradizionali basati sul silicio stanno raggiungendo i loro limiti in termini di larghezza di banda, velocità di trasmissione dei dati e consumo energetico. Sfruttando la luce invece dell’elettricità, questo approccio di calcolo ottico potrebbe aumentare drasticamente la velocità di elaborazione riducendo al contempo i requisiti energetici—un progresso cruciale mentre i data center faticano a gestire la crescente domanda energetica dei sistemi di IA.
I modelli dei ricercatori mostrano come fattori quali dispersione, non linearità e persino rumore quantistico influenzino le prestazioni, fornendo conoscenze essenziali per progettare i sistemi ibridi ottico-elettronici di IA di nuova generazione. "Questo lavoro dimostra come la ricerca fondamentale nell’ottica non lineare delle fibre possa guidare nuovi approcci al calcolo. Unendo fisica e machine learning, stiamo aprendo nuove strade verso hardware per l’IA ultrarapidi ed efficienti dal punto di vista energetico", affermano i responsabili del progetto.
Guardando al futuro, i team puntano a realizzare sistemi ottici su chip in grado di operare in tempo reale al di fuori dei laboratori. Le potenziali applicazioni spaziano dall’elaborazione di segnali in tempo reale al monitoraggio ambientale e all’inferenza AI ad alta velocità—capacità che potrebbero trasformare settori come le telecomunicazioni e i veicoli autonomi. La ricerca è finanziata dal Consiglio della Ricerca della Finlandia, dall’Agenzia Nazionale della Ricerca francese e dal Consiglio Europeo della Ricerca.