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Addestrare l’AI a velocità record con impulsi luminosi è possibile?

Chip fotonici permettono all’AI di imparare e processare dati con impulsi luminosi, accelerando velocità ed efficienza.

scritto da Margareth Galletta 10/03/2026 0 commenti 1 Minuti lettura
AI impulsi
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Negli ultimi tempi, il mondo dei chip per robotica e AI sta vivendo una piccola rivoluzione. L’attenzione si concentra tutta sull’efficienza, in particolare quella che si misura in velocità di pensiero e capacità di apprendere senza sprecare energia. E la novità più intrigante arriva dai chip fotonici. Si tratta di dispositivi in grado di elaborare informazioni solo con impulsi di luce. Non più elettricità che corre tra transistor, ma lampi luminosi che viaggiano a una velocità impressionante. Aprendo così la porta a un’AI più rapida e meno energivora. Al centro di tale ricerca c’è un concetto affascinante: il sistema neurale spiking fotonico. Nel dettaglio, si tratta di reti ispirate al cervello umano, dove i neuroni comunicano con brevi scatti e non con correnti continue. Tali impulsi luminosi riescono a replicare quel comportamento in maniera incredibilmente efficiente.

Nuova tecnologia punta all’addestramento dell’AI tramite impulsi luminosi

Il vero ostacolo fino a oggi era nelle operazioni non lineari, necessarie perché una rete neurale possa imparare e prendere decisioni. Prima di tutto, richiedevano di convertire la luce in segnali elettronici, e ciò rallentava tutto il sistema vanificando i vantaggi della fotonica. La svolta del nuovo progetto sta proprio nel fatto che sia le operazioni lineari sia quelle non lineari avvengono interamente nel dominio ottico, senza passaggi intermedi.

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Il prototipo sviluppato dai ricercatori combina due chip. Il primo è un processore neuromorfico fotonico con 16 canali e 272 parametri addestrabili, capace di gestire diversi segnali ottici contemporaneamente. Il secondo è un array di laser con assorbitore saturabile, progettato per generare impulsi ottici non lineari con soglie energetiche minime. La rete è stata addestrata usando il reinforcement learning, lo stesso principio che permette agli animali di imparare dai propri errori e successi.

I risultati sono sorprendenti: la perdita di precisione rispetto al software è minima, solo l’1,5–2%. Inoltre, già si sta lavorando a versioni con 128 canali ottici per affrontare compiti più complessi. È un passo avanti che sembra piccolo, ma nella pratica potrebbe segnare l’inizio di un’era in cui AI e robot pensano quasi alla velocità della luce, letteralmente.

addestramentoAIluce
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Margareth Galletta
Margareth Galletta

Ciao sono Margareth, per gli amici Maggie, la vostra amichevole web writer di quartiere. Questa piccola citazione dice già tanto di me: amo il cinema, le serie tv, leggere e cantare a squarciagola i musical a teatro. Se a questo aggiungiamo la passione per la fotografia e la tecnologia direi che è facile intuire perché ho deciso di studiare e poi lavorare con la comunicazione.

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