Nella foto, sistema fotonico per simulare reti neurali.
La luce non è solo energia o informazione: può diventare memoria. È questa la sorprendente conclusione di uno studio internazionale pubblicato su Physical Review Letters, che ha individuato un collegamento inedito tra fisica quantistica e intelligenza artificiale.
La ricerca – condotta per parte italiana dal Cnr-Nanotec, dall’Istituto Italiano di Tecnologia e dalla Sapienza Università di Roma – dimostra che i fotoni che si propagano in circuiti ottici integrati possono comportarsi spontaneamente come una rete neurale di Hopfield, uno dei modelli matematici più celebri per descrivere la memoria associativa del cervello umano.
Una scoperta che potrebbe rivoluzionare il futuro del calcolo neuromorfico, riducendo drasticamente i consumi energetici e aprendo nuove strade per l’intelligenza artificiale fotonica.
Fotoni come neuroni: la rivoluzione della fotonica quantistica
Nel sistema sviluppato dai ricercatori, non vengono utilizzati chip elettronici tradizionali. Al loro posto, si sfrutta l’interferenza quantistica: il fenomeno per cui particelle di luce sovrapposte interagiscono tra loro.
Come spiega Marco Leonetti, coordinatore dello studio e primo ricercatore del Cnr-Nanotec:
“I fotoni non sono semplici portatori di dati, ma diventano essi stessi i neuroni di una memoria associativa”.
In altre parole, la luce non trasporta solo informazione: la elabora.
Il comportamento osservato nei circuiti fotonici replica spontaneamente il funzionamento di una Rete di Hopfield, modello teorico utilizzato per descrivere come il cervello recupera informazioni a partire da input incompleti o parziali.
Memoria quantistica e limite biologico
Uno degli aspetti più affascinanti della ricerca riguarda il limite di memoria.
Quando il numero di informazioni memorizzate è contenuto, il sistema riesce a recuperarle correttamente grazie alla coerenza quantistica.
Ma superata una soglia critica, emerge una fase di “black-out della memoria”.
Come sottolinea Gennaro Zanfardino, primo autore dello studio:
“All’aumentare dei dati, il sistema entra in uno stato di disordine chiamato vetro di spin, perdendo la capacità di recupero”.
Questo comportamento è sorprendentemente simile a quello osservato nei sistemi biologici e nei modelli teorici delle reti neurali.
Il ponte con i sistemi complessi e il Nobel di Giorgio Parisi
La scoperta non riguarda solo l’intelligenza artificiale.
La piattaforma fotonica sviluppata consente di simulare sistemi fisici complessi e disordinati, difficili da trattare con i computer convenzionali.
Il lavoro si inserisce nella tradizione della fisica dei sistemi complessi, collegandosi agli studi sui vetri di spin che hanno portato al Nobel per la Fisica 2021 a Giorgio Parisi.
Non a caso, la ricerca è maturata nello stesso ambiente scientifico in cui Parisi ha sviluppato le sue teorie.
Come afferma Fabrizio Illuminati, direttore del Cnr-Nanotec:
“Dimostriamo che le leggi del disordine osservate nei sistemi classici emergono anche nei circuiti quantistici fotonici”.
Intelligenza artificiale a basso consumo: la sfida energetica
Uno dei problemi più critici dell’AI contemporanea è il consumo energetico dei data center.
Secondo i ricercatori, dispositivi fotonici di questo tipo potrebbero offrire:
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Elevate prestazioni computazionali
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Riduzione drastica dei consumi
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Maggiore efficienza rispetto ai chip elettronici
La fotonica integrata potrebbe quindi rappresentare una svolta per lo sviluppo di sistemi di calcolo ispirati al cervello umano.
Oltre l’AI: un laboratorio di luce per studiare il caos
Le implicazioni dello studio vanno ben oltre l’intelligenza artificiale.
La piattaforma sviluppata permette di:
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Simulare reti biologiche
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Studiare fenomeni climatici
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Analizzare sistemi complessi
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Indagare dinamiche di disordine e transizioni di fase
La luce diventa così un “laboratorio in miniatura” capace di esplorare fenomeni che governano tanto sistemi naturali quanto artificiali.