Da anni la ricerca guarda ai sistemi neuromorfici come a una strada alternativa rispetto ai chip tradizionali. L’idea ruota attorno a un principio semplice: imitare il funzionamento dei neuroni per elaborare segnali in parallelo, senza passare sempre da lunghe sequenze di 0 e 1. In Germania questa visione ha preso forma in un progetto chiamato BRIGHT, sigla di Bringing Light to Microelectronics. Il consorzio che lo guida coinvolge università e centri di ricerca della Bassa Sassonia, con il coordinamento della Technische Universität Braunschweig. L’approccio scelto punta a usare la luce come mezzo di calcolo, affidando a microscopici micro LED parte del lavoro oggi svolto dai transistor. Secondo i ricercatori, un sistema di questo tipo può trattare informazioni visive e pattern in modo diretto, con passaggi intermedi ridotti.
Micro LED al posto dei transistor
Il prototipo sviluppato finora mostra LED capaci di riconoscere schemi senza tradurre i dati in complesse strutture digitali. Questa modalità richiama il comportamento delle reti neurali biologiche, dove segnali analogici viaggiano in parallelo tra molte connessioni. Il guadagno principale riguarda i consumi energetici, tema centrale per l’AI contemporanea. I grandi modelli richiedono enormi quantità di elettricità e raffreddamento, soprattutto nei data center. Un’architettura che sfrutta segnali ottici promette di ridurre il dispendio di energia durante l’elaborazione, mantenendo una buona velocità di calcolo. La luce, rispetto agli impulsi elettrici, permette inoltre una comunicazione più rapida su brevi distanze, caratteristica utile per circuiti densamente integrati.
Dal punto di vista tecnologico, BRIGHT unisce due filoni che raramente dialogano. Da una parte ci sono i circuiti CMOS in silicio, base dell’elettronica moderna e indispensabili per la logica di controllo. Dall’altra entrano in gioco i dispositivi in nitruro di gallio, apprezzati per l’elevata efficienza luminosa. Il progetto ha inoltre ottenuto un finanziamento pubblico e privato di circa 15 milioni di euro e si sviluppa su un arco di cinque anni. Il lavoro prevede l’aumento delle connessioni ottiche, il miglioramento dei LED e una maggiore compatibilità tra i chip. I risultati dipenderanno dalla capacità di trasformare un prototipo da laboratorio in una piattaforma scalabile. Se il percorso riuscirà, il rapporto tra AI ed energia potrebbe cambiare profondamente, spostando l’attenzione dall’aumento della potenza bruta a un uso più intelligente della luce.
