Sviluppato un Nuovo Neurone Artificiale Basato su Laser per Accelerare l’Intelligenza Artificiale
Un gruppo di scienziati ha recentemente sviluppato un neurone artificiale basato su laser che imita il comportamento di una cellula nervosa biologica. Questo nuovo tipo di neurone potrebbe rappresentare una svolta nelle tecnologie legate all’intelligenza artificiale (IA) e al computing ad alta velocità.
Come Funziona il Neurone Artificiale Basato su Laser
I neuroni artificiali sono progettati per simulare il funzionamento dei neuroni biologici, attivandosi una volta raggiunto un determinato soglia informativa. Un neurone biologico, infatti, emette un impulso elettrico per comunicare con i neuroni vicini quando riceve una quantità sufficiente di informazioni. Allo stesso modo, i neuroni artificiali processano e trasmettono dati solo quando ricevono una quantità adeguata di informazioni elettroniche rilevanti.
I neuroni artificiali esistenti, conosciuti come neuroni fotonici a picco, emettono risposte di tipo “tutto o niente”, simili a un picco di attivazione, in risposta agli input ricevuti. Tuttavia, questi neuroni presentano una limitazione significativa: dopo ogni picco, c’è un breve periodo di “reset” durante il quale non sono in grado di rispondere a nuovi input. Questa pausa temporanea impone un limite alla velocità dei calcoli eseguiti con i neuroni a picco.
Il nuovo neurone artificiale sviluppato dai ricercatori supera questa limitazione, trasmettendo informazioni tramite segnali “graduali”, caratterizzati da intensità variabili. In un recente studio pubblicato il 19 dicembre 2024 sulla rivista Optica, i ricercatori hanno utilizzato un sistema di neuroni graduali per superare i limiti di velocità dei neuroni a picco.
Come un neurone biologico “non a picco”, il sistema basato su laser produce segnali di uscita sempre più forti in risposta a stimoli consecutivi, eliminando la necessità di un reset dopo ogni attivazione. Questo approccio ha permesso al nuovo neurone di trasmettere dati fino a 100.000 volte più velocemente rispetto ai neuroni artificiali tradizionali.
Applicazioni nell’Intelligenza Artificiale e nel Machine Learning
I ricercatori hanno integrato questo neurone artificiale graduale all’interno di un sistema di reservoir computing, un tipo di rete neurale artificiale progettata per processare dati che variano nel tempo. Utilizzando questo sistema, i ricercatori hanno analizzato 700 campioni di battito cardiaco per rilevare aritmie.
Il sistema ha elaborato questi battiti a una velocità di 100 milioni di battiti al secondo, ben più velocemente rispetto ai network neurali a picco. Inoltre, il nuovo sistema ha rilevato i pattern aritmici con una precisione superiore al 98%. In un altro esperimento, il sistema è stato in grado di classificare numeri scritti a mano a una velocità di quasi 35 milioni di cifre al secondo, con una precisione del 92%.
Chaoran Huang, co-autore dello studio e ingegnere presso la Chinese University of Hong Kong, ha dichiarato che, grazie agli effetti di memoria potenti e alle eccellenti capacità di elaborazione delle informazioni, un singolo neurone laser graduale può comportarsi come una rete neurale di piccole dimensioni. Huang ha anche sottolineato che, anche senza connessioni complesse aggiuntive, questo neurone artificiale è in grado di eseguire compiti di apprendimento automatico ad alte prestazioni.
Connettendo tra loro più neuroni graduali, si potrebbero ottenere capacità di calcolo ancora superiori. Secondo Huang, l’idea di collegare più neuroni laser graduali potrebbe sbloccare ulteriori potenzialità, proprio come avviene nel cervello umano, dove miliardi di neuroni lavorano insieme in reti complesse.
Questa tecnologia potrebbe velocizzare i processi decisionali dell’IA in applicazioni critiche, mantenendo alta l’accuratezza. Huang ha inoltre aggiunto che l’integrazione di questa tecnologia nei dispositivi di edge computing, che elaborano i dati vicino alla loro origine, potrebbe favorire lo sviluppo di sistemi IA più veloci, intelligenti e con un consumo energetico ridotto nel futuro.
