La startup Lightmatter, con sede nella Silicon Valley, ha presentato un’innovazione che potrebbe segnare una svolta per l’intelligenza artificiale (AI): un chip fotonico in grado di sfruttare la luce per accelerare i processi di calcolo, riducendo al contempo il consumo energetico. Questa scoperta arriva in un momento cruciale, quando la tecnologia basata sul silicio sta raggiungendo i suoi limiti fisici, e potrebbe aprire la strada a una nuova generazione di computer progettati per rispondere alle esigenze crescenti dell’AI.
Il chip fotonico che cambia l’AI (e i computer del futuro)
I tradizionali chip per computer si basano su transistor, minuscoli interruttori elettrici che, ridotti nelle dimensioni, permettono di aumentare la potenza di calcolo. Tuttavia, l’industria dei semiconduttori sta incontrando difficoltà a ridurre ulteriormente la dimensione dei transistor, portando la tecnologia al silicio al limite delle sue possibilità. Lightmatter ha rivoluzionato questo paradigma con il suo chip fotonico, che invece di utilizzare segnali elettrici per il trasferimento dei dati, sfrutta fasci di luce.
L’innovativo chip sviluppato dall’azienda utilizza un sistema fotonico in grado di trasmettere i dati in modo più veloce ed efficiente, riducendo significativamente i consumi energetici. La tecnologia si avvale di un’interconnessione fotonica proprietaria chiamata Passage, che consente di trasmettere informazioni senza il solito consumo di energia associato ai tradizionali processi elettrici. Questo approccio potrebbe essere la chiave per risolvere i problemi legati al “collo di bottiglia” nel movimento dei dati, un aspetto critico nei carichi di lavoro dell’AI.
La precisione dei calcoli e la compatibilità con i sistemi esistenti
Una delle principali sfide affrontate dai computer fotonici in passato è stata la difficoltà nel gestire calcoli di precisione, in particolare quando i numeri da elaborare erano molto piccoli. I chip convenzionali, infatti, tendono a tralasciare valori troppo bassi, riportandoli erroneamente come zero. Lightmatter ha trovato una soluzione a questo problema, sviluppando un sistema che raggruppa numeri estremamente piccoli e grandi prima di inviarli attraverso i circuiti fotonici. Questo garantisce che nessuna informazione venga persa durante i calcoli.
Un altro punto di forza del chip di Lightmatter è la sua compatibilità con i framework di apprendimento automatico più utilizzati, come PyTorch e TensorFlow. Ciò significa che gli sviluppatori non dovranno riprogettare completamente le loro infrastrutture per integrare la tecnologia fotonica. Il chip, infatti, può essere programmato utilizzando gli stessi strumenti con cui vengono sviluppati i sistemi basati su chip tradizionali, il che potrebbe accelerare l’adozione di questa nuova tecnologia nel campo dell’AI.
Nonostante l’incredibile potenziale della sua innovazione, Nick Harris, CEO di Lightmatter, ha dichiarato a Reuters che probabilmente ci vorrà almeno un decennio prima che la tecnologia fotonica diventi una parte comune dell’infrastruttura dei computer.
