I ricercatori della Penn Engineering dell'Università della Pennsylvania hanno fatto un passo avanti significativo nell'ambito dell'intelligenza artificiale, sviluppando un chip fotonico in grado di addestrare reti neurali non lineari sfruttando esclusivamente la luce. Questo innovativo chip utilizza un materiale semiconduttore sensibile alla luce, il che consente di impiegare la fotonica per le operazioni di calcolo, sintonizzando i parametri della rete in modo rapido e preciso.
Uno degli aspetti più sorprendenti di questo chip è la sua capacità di riconfigurarsi in tempo reale. Ciò significa che, a differenza dei tradizionali chip elettronici che richiedono un certo periodo di tempo per essere riprogrammati, questo sistema consente modifiche immediate alla sua struttura e funzionalità. Questo è particolarmente utile per applicazioni nei settori della visione artificiale, del riconoscimento vocale e delle previsioni di dati complessi.
I risultati ottenuti finora dai test sono incoraggianti: il chip ha mostrato oltre il 97% di accuratezza nei test di classificazione, un traguardo che posiziona questo nuovo strumento tra le soluzioni più promettenti per l'addestramento delle reti neurali moderne. Le reti neurali non lineari sono particolarmente raffinate perché possono modellare relazioni complesse nei dati, il che le rende ideali per la risoluzione di problemi che richiedono una comprensione approfondita di modelli sottostanti.
I ricercatori mirano ora a migliorare ulteriormente l'efficienza e la potenza del chip, esplorando possibilità per l'integrazione in sistemi più ampi e per l'applicazione in scenari più complessi. Con i continui progressi nel campo della fotonica, si prevede che questa tecnologia possa non solo rivoluzionare il modo in cui vengono addestrate le reti neurali, ma anche ampliare significativamente le frontiere dell'intelligenza artificiale e della computazione avanzata.
