Gli scienziati cinesi stanno facendo in modo che i robot pensino istantaneamente, accelerando lo sviluppo della fotonica a base di silicio

Notizia su un breakthrough nei calcoli neuromorfici fotonici

Gli scienziati dell’Università di Xidian (Xidian University) hanno creato il primo chip “neuromorfico” completamente ottico, in grado di apprendere tramite rinforzo senza convertire i segnali in corrente elettrica. Questo evento segna la transizione dalle reti spike fotoniche lineari alle trasformazioni non lineari – un passo chiave per le applicazioni pratiche.

Perché è importante
- Nessuna conversione: Trasformare i fotoni in elettroni e viceversa provoca perdite di energia e tempo. Nei sistemi in tempo reale (robotica, autopiloti) tali ritardi possono causare guasti o addirittura incidenti.
- Interazione sicura tra robot e persone: La creazione di chip fotonici universali apre la strada a sistemi intelligenti più affidabili ed efficienti dal punto di vista energetico.

Tre problemi risolti
1. Presenza di grandi array di neuroni spike non lineari con soglia di attivazione bassa – ora è possibile posizionare i neuroni in modo più denso.
2. Chip completamente programmabili – precedentemente erano “rigidi” (pre-programmati a livello hardware).
3. Apprendimento fotonico per rinforzo – ora realizzato grazie alla nuova architettura.

Architettura del prototipo
Componente | Descrizione
---|---
Chip fotonico a 16 canali | Contiene 272 parametri addestrabili, costruito su una matrice 16×16 di interferometri Mach‑Zehnder.
Chip con laser e feedback | Utilizza un assorbitore saturabile per soglia di attivazione spike non lineare bassa.
Framework hardware‑software | Inizialmente addestrato in software, poi trasferito sui chip, dove viene ulteriormente addestrato tenendo conto delle caratteristiche hardware.

Test
- CartPole (bilanciamento del bastone) – precisione quasi identica al modello software (caduta 1,5 %).
- Pendulum (oscillazione del pendolo) – caduta 2 %.
- In entrambe le attività, il ritardo di calcolo è stato di soli 320 picosecondi.

Efficienza
Tipo | Consumo energetico | Densità
---|---|---
Lineare | 1,39 TOPS/W | 0,13 TOPS/mm²
Non lineare | 987,65 GOPS/W | 533,33 GOPS/mm²

Questi numeri posizionano il sistema fotonico nella classe GPU per efficienza energetica (≈1 TOPS/W) e densità (0,1–0,5 TOPS/mm²), ma si basa completamente sull’elaborazione ottica, eliminando le perdite di conversione.

Prospettive
- Guida autonoma
- Robot intelligenti
- Calcoli periferici a bassa latenza e consumo energetico minimo

In futuro è previsto l’espansione del chip a 128 canali per affrontare compiti più complessi (navigazione neuromorfica autonoma) e creare dispositivi neuromorfi fotonici compatti e integrati in modo ibrido.

In sintesi: lo sviluppo apre una nuova via verso un’IA energeticamente efficiente basata su impulsi luminosi, che potrebbe rivoluzionare l’approccio alla robotica e ai sistemi autonomi.