I pc che utilizzano la luce invece dei circuiti per eseguire i calcoli potrebbero sembrare un punto della trama di un episodio di Star Trek, ma i ricercatori hanno lavorato su questo nuovo approccio all’informatica per anni.
Si chiamano pc ottici e i laboratori di tutto il mondo stanno esplorando come potrebbero essere utili nella vita di tutti i giorni.
Mercoledì, un workforce di ricercatori della Penn State ha pubblicato una carta sulla rivista Science Advances che esamina come il calcolo ottico potrebbe ridurre il consumo energetico dei sistemi di intelligenza artificiale.
Xingjie Niprofessore di ingegneria alla Penn State e uno degli autori dell’articolo, ha dichiarato a CNET che il lavoro è una prova di come il calcolo ottico potrebbe avvantaggiare il settore dell’intelligenza artificiale in rapida crescita in futuro.
“A volte il progresso deriva dal ripensare la fisica familiare con un nuovo obiettivo”, ha detto Ni. “Rivisitando le idee classiche in ottica attraverso la lente delle moderne sfide dell’intelligenza artificiale, possiamo aprire nuove direzioni pratiche per un {hardware} informatico più veloce e più ecologico”.
Potenziare l’intelligenza artificiale
Poiché l’intelligenza artificiale è sempre più adottata per il lavoro e per l’uso domestico, la questione dei costi energetici dell’intelligenza artificiale è pertinente. È necessaria così tanta potenza di calcolo per eseguire prodotti e servizi di intelligenza artificiale come ChatGPT e nel processo viene consumata molta energia.
Potresti vivere in una città o nelle sue vicinanze in cui un’azienda tecnologica sta progettando di costruire un information heart, oppure la tua bolletta mensile potrebbe aumentare a causa della maggiore domanda sulla rete elettrica locale.
L’Agenzia internazionale per l’energia stime che i information heart rappresentavano circa l’1,5% del consumo energetico globale nel 2024 e che questa cifra è aumentata del 12% all’anno nei cinque anni precedenti. Anche l’AIE stime che il consumo energetico dei information heart potrebbe raddoppiare entro il 2030.
Ecco perché l’utilizzo di un metodo computazionale alternativo per ridurre la potenza consumata dall’intelligenza artificiale è una prospettiva interessante.
Velocità della luce
I pc ottici – pc che utilizzano la luce invece dell’elettricità – esistono ancora per lo più nella categoria lunare dell’industria tecnologica, dove sono lontani anni dall’uso commerciale. Sono stati un concetto dagli anni ’60con le radici dell’elaborazione ottica delle informazioni che risalgono a molto più lontano.
I veri pc ottici sono stati per lo più relegati ai laboratori di ricerca. Ma il trasferimento ottico dei dati, che trasmette rapidamente i dati tramite impulsi di luce, viene utilizzato oggi in alcuni grandi information heart e per le trasmissioni terra-aereo.
Tuttavia, l’utilizzo del calcolo ottico nell’intelligenza artificiale è un campo di studio emergente. Ci sono sfide reali nel far sì che la luce cooperi in modo che possa eseguire le funzioni richieste dalle reti neurali, che sono un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale utilizzata in prodotti come i chatbot di oggi.
Essenzialmente, la luce si muove naturalmente in linea retta. Per costruire un pc in grado di elaborare dati, è necessario un sistema ottico che produca funzioni non lineari. Affinché i pc ottici possano fare ciò, spesso richiedono altri materiali che possono essere difficili da produrre e consumano molta energia.
“La vera nonlinearità ottica è in genere debole e di difficile accesso: spesso richiede laser advert alta potenza o materiali specializzati, che aggiungono complessità e possono minare il vantaggio di efficienza energetica dell’ottica”, ha affermato Ni. “Il nostro approccio evita tali requisiti pur offrendo prestazioni paragonabili alle reti digitali non lineari.”
Specchio infinito
I ricercatori della Penn State hanno trovato una soluzione interessante che potrebbe aiutare i pc ottici a eseguire funzioni non lineari più adatte al tipo di elaborazione dei dati di cui l’IA ha bisogno.
Il prototipo costruito dal workforce utilizza una configurazione a “specchio infinito” che avvolge “minuscoli elementi ottici, codificando i dati direttamente nei raggi di luce”, creando una relazione non lineare nel tempo. Quindi, i modelli di luce vengono catturati con una fotocamera microscopica.
“Il punto chiave è che una struttura ottica progettata con cura può produrre il comportamento ingresso-uscita non lineare di cui l’intelligenza artificiale ha bisogno senza fare affidamento su materiali non lineari forti o laser advert alta potenza”, ha affermato Ni. “Lasciando che la luce” riverberi “attraverso il sistema, generiamo questa mappatura non lineare mantenendo l'{hardware} semplice, a basso consumo e veloce.”
La figura (sopra) mostra come la luce viene focalizzata in una minuscola unità di elaborazione, consentendo il trasferimento di vaste stringhe di informazioni computazionali senza l’uso di circuiti advert alta intensità energetica. L’altra figura (sotto) illustra come funziona concettualmente il processo del workforce. La luce in ingresso viene riflessa ripetutamente attraverso lenti e altri dispositivi ottici, codificata con complesse stringhe di informazioni e infine focalizzata in una fotocamera che fornisce un output semplificato.
È un concetto interessante, ma trasformare il prototipo in un sistema con applicazioni nel mondo reale richiederà molto più tempo, lavoro e denaro.
Dal laboratorio al information heart
Ni riconosce che siamo ancora lontani anni dai pc ottici AI.
“Una tempistica realistica per raggiungere un prototipo adatto all’industria e le prime dimostrazioni è di circa due-cinque anni, a seconda del livello di investimento e dell’applicazione goal”, ha affermato.
Tuttavia, è un argomento caldo nel mondo informatico. Francesca Parmigianiprincipale responsabile della ricerca presso Microsoft Analysis, ha dichiarato a CNET che i chip ottici potrebbero un giorno funzionare insieme alle GPU tradizionali per aiutare i sistemi di intelligenza artificiale a svolgere compiti specifici.
“Il calcolo ottico ha il potenziale per eseguire in modo efficiente un numero molto maggiore di operazioni in parallelo e a velocità significativamente più elevate rispetto all'{hardware} digitale convenzionale”, ha affermato Parmigiani. “Ciò può tradursi in miglioramenti sostanziali in termini di efficienza energetica e riduzioni della latenza per i carichi di lavoro.”
I pc tradizionali che utilizziamo per l’intelligenza artificiale non verranno sostituiti presto dai pc ottici. Ma tra qualche anno è possibile che i pc ottici possano essere integrati nei sistemi di intelligenza artificiale per funzionare con i normali pc.
“L’obiettivo è un approccio ibrido: l’elettronica gestisce ancora elaborazione, memoria e controllo per scopi generici, mentre l’ottica può accelerare calcoli specifici advert alto quantity che dominano il tempo e il costo energetico dell’intelligenza artificiale”, ha affermato Ni.
