Un gruppo di ricercatori dell’Università Tsinghua in Cina, guidato dal professor Hongwei Chen, ha sviluppato un motore di estrazione feature ottica (OFE 2) capace di superare i limiti fisici dell’elettronica tradizionale. Il nuovo chip fotonico, descritto in Advanced Photonics Nexus, introduce un paradigma in cui la luce diventa il mezzo di calcolo per applicazioni di intelligenza artificiale, riducendo la latenza sotto i 250,5 picosecondi e operando a una frequenza record di 12,5 GHz. Il progetto affronta uno dei principali colli di bottiglia del calcolo moderno: l’estrazione rapida di feature da flussi di dati complessi, necessaria in settori come robotica chirurgica, riconoscimento visivo, finanza algoritmica e sanità digitale. Mentre i processori elettronici tradizionali si scontrano con i limiti di commutazione e dissipazione termica, il computing ottico sfrutta la propagazione della luce per eseguire operazioni matematiche alla velocità dei fotoni, garantendo efficienza energetica e parallelismo massivo.
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Sviluppo della ricerca
Il cuore dell’OFE 2 risiede nel modulo di preparazione dati integrato su chip, un sistema che risolve le instabilità di fase tipiche delle configurazioni basate su fibra. Questo modulo include splitter di potenza regolabili e linee di ritardo ad alta precisione, capaci di deserializzare il flusso di dati in rami paralleli otticamente coerenti. La luce così modulata attraversa un operatore di diffrazione integrato, che esegue calcoli equivalenti a una moltiplicazione matrice-vettore.
All’uscita, il sistema genera un punto luminoso focalizzato, la cui posizione e intensità codificano le feature estratte dal segnale in ingresso. Variando la fase dei fasci ottici input, l’OFE 2 ricava informazioni temporali e strutturali, replicando la logica dei layer di feature extraction di una rete neurale, ma con tempi inferiori di ordini di grandezza rispetto all’elaborazione elettronica. Secondo il professor Chen, la chiave del successo sta nella coerenza della luce e nella miniaturizzazione ottica integrata, elementi che hanno permesso di superare il limite tecnico dei 10 GHz nelle architetture fotoniche precedenti. L’OFE 2, infatti, è il primo sistema integrato capace di raggiungere tale velocità in condizioni operative reali, stabilendo un benchmark mondiale nel computing ottico.
Dimostrazioni e applicazioni pratiche
Le potenzialità del chip sono state dimostrate in diversi scenari. Nella visione artificiale, l’OFE 2 ha eseguito estrazione di feature di bordo da immagini di input, generando mappe di rilievo e incisione che hanno migliorato la classificazione e la segmentazione semantica di immagini mediche. L’uso dell’elaborazione ottica come pre-processing ha permesso alle reti neurali di lavorare con meno parametri elettronici, riducendo consumi e tempi di training. Nel campo della finanza digitale, il sistema ha processato dati di mercato in tempo reale, suggerendo azioni di trading basate su variazioni istantanee dei prezzi. Dopo una fase di configurazione ottimale, l’OFE 2 ha generato segnali di acquisto o vendita con una latenza inferiore a quella di qualsiasi processore convenzionale, consentendo decisioni effettive alla velocità della luce. Questo approccio offre un vantaggio competitivo decisivo nel trading quantitativo ad alta frequenza, dove pochi microsecondi possono determinare profitti o perdite milionarie.
Innovazioni nel computing ottico
L’OFE 2 non è solo un esperimento accademico ma un prototipo funzionante di calcolo fotonico integrato, pensato per scalare verso architetture ibride elettronico-ottiche. Il chip sfrutta la capacità dei fotoni di eseguire più operazioni in parallelo senza interferenze, superando i limiti fisici della corrente elettrica nei transistor. La bassa latenza (250,5 ps) e la frequenza di 12,5 GHz aprono la strada a sistemi AI in tempo reale, capaci di analizzare video, segnali sensoriali o dati di borsa con efficienza senza precedenti. Le innovazioni comprendono un array di fase dinamico regolabile, linee di ritardo calibrate su scala picosecondo e un sistema ottico coerente che minimizza la deriva di fase. Questa ingegnerizzazione consente di mantenere stabilità luminosa e coerenza temporale, elementi essenziali per l’accuratezza dei calcoli fotonici.
Applicazioni e prospettive future
Le potenziali applicazioni dell’OFE 2 spaziano dalla robotica chirurgica assistita, dove la rapidità di risposta è vitale, ai sistemi diagnostici basati su immagini mediche, fino ai servizi finanziari automatizzati che richiedono elaborazioni in nanosecondi. Il team di Tsinghua prevede che l’integrazione del chip in pipeline AI ibride consentirà la costruzione di modelli più leggeri, riducendo la dipendenza dall’elettronica energivora. Questo approccio trasferisce il carico computazionale dai transistor ai fotoni, inaugurando una nuova era del computing ottico integrato, dove il calcolo si fonde con la fisica della luce. Gli autori — tra cui R. Sun e Y. Li — sottolineano nel paper dal titolo “High-speed and low-latency optical feature extraction engine based on diffraction operators” (DOI: 10.1117/1.APN.4.5.056012) che la ricerca rappresenta un punto di svolta per l’intelligenza artificiale a latenza zero.
Verso un’AI alla velocità della luce
Le dimostrazioni dell’OFE 2 confermano che l’elaborazione fotonica può ridurre drasticamente i colli di bottiglia digitali, portando l’AI verso decisioni istantanee. Le applicazioni reali — dall’analisi delle immagini mediche al trading algoritmico — mostrano come l’uso della luce possa ridefinire la frontiera del calcolo ad alte prestazioni. Il professor Chen e il suo team invitano ora a collaborazioni industriali per trasferire la tecnologia a contesti produttivi, puntando a una generazione di sistemi intelligenti fotonici in grado di operare alla velocità della luce.
