L'intelligenza artificiale ha trasformato il nostro modo di vivere e lavorare, ma il prezzo da pagare in termini di consumo energetico è sempre più elevato. Mentre la domanda di modelli IA più potenti cresce esponenzialmente, i computer tradizionali faticano a tenere il passo, consumando quantità sempre maggiori di energia.
La soluzione arriva dalla ricerca scientifica più avanzata: le reti neurali fisiche, una tecnologia rivoluzionaria che promette di rendere l'intelligenza artificiale non solo più efficiente, ma anche più sostenibile.
Lo studio internazionale su Nature e il contributo del Politecnico di Milano
Uno studio pubblicato sulla rivista scientifica Nature ha fatto luce sulle potenzialità delle reti neurali fisiche. La ricerca, intitolata "Training of Physical Neural Networks", è frutto della collaborazione tra istituzioni di eccellenza mondiale.
Tra i partner coinvolti ci sono il Politecnico di Milano, l'École Polytechnique Fédérale di Losanna, la Stanford University, l'Università di Cambridge e il Max Planck Institute.
Il team del DEIB (Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria) del Politecnico di Milano, guidato dal professor Francesco Morichetti del Photonic Devices Lab, ha sviluppato chip fotonici innovativi per la realizzazione di reti neurali fisiche.
Come funzionano le reti neurali fisiche
Le reti neurali fisiche rappresentano un cambio di paradigma rispetto ai sistemi tradizionali. Invece di utilizzare processori digitali, questi circuiti analogici sfruttano direttamente le leggi della fisica per elaborare le informazioni.
Queste informazioni includono in particolare la proprietà dei fasci luminosi, i fenomeni quantistici e i meccanismi di interferenza della luce.
I chip fotonici e l'addestramento "in-situ"
I chip fotonici sviluppati dal Politecnico di Milano utilizzano tecnologie fotoniche integrate su microchip di silicio di appena pochi millimetri quadrati. Questi dispositivi permettono di eseguire operazioni matematiche complesse come somme e moltiplicazioni attraverso la manipolazione della luce.
"Eliminando le operazioni richieste per la digitalizzazione dell'informazione", spiega il professor Morichetti, "i nostri chip fotonici consentono di svolgere calcoli con una significativa riduzione sia dei consumi energetici che dei tempi di elaborazione".
La ricerca ha messo a punto anche una tecnica di addestramento "in-situ" per le reti neurali fotoniche, completamente basata su segnali luminosi. Questo approccio innovativo rende l'addestramento più veloce, robusto ed efficiente.
Le applicazioni future: nuovi scenari per l'AI
L'impiego dei chip fotonici aprirà scenari completamente nuovi per l'intelligenza artificiale, soprattutto in termini di elaborazione in tempo reale e di sviluppo di modelli di AI sempre più sofisticati.
Alcuni esempi citati dal team del Politecnico di Milano sono le auto autonome con capacità di calcolo integrate, i sensori intelligenti per dispositivi wearable e il processamento dati direttamente sul posto, senza necessità di connessione remota.
Un passo verso la sostenibilità digitale
Questa ricerca rappresenta un contributo fondamentale verso un'intelligenza artificiale sostenibile. In un'epoca in cui i datacenter consumano quantità crescenti di energia, le reti neurali fisiche offrono una strada concreta per ridurre l'impatto ambientale della tecnologia digitale.
Il futuro dell'AI non sarà solo più intelligente, ma anche più rispettoso dell'ambiente, grazie all'innovazione scientifica italiana e alla collaborazione internazionale.