Sviluppato un neurone artificiale basato sul laser che emula completamente le funzioni, la dinamica e l'elaborazione delle informazioni di un neurone di grado biologico
Con una velocità di elaborazione del segnale di 10 GBaud – un miliardo di volte più veloce delle sue controparti biologiche – il nuovo neurone graduato al laser potrebbe portare a scoperte rivoluzionarie in campi come l’intelligenza artificiale e altri tipi di elaborazione avanzata. Il corpo contiene vari tipi di cellule nervose, compresi i neuroni graduati che codificano le informazioni attraverso continui cambiamenti nel potenziale di membrana, consentendo un'elaborazione del segnale sottile e precisa. Al contrario, i neuroni con stimolazione biologica trasmettono informazioni utilizzando potenziali d’azione tutto o niente, creando una forma di comunicazione più binaria.
«Il nostro neurone graduato al laser supera i limiti di velocità delle attuali versioni fotoniche dei neuroni addizionali e ha il potenziale per un funzionamento ancora più veloce», ha affermato la leader del gruppo di ricerca, la dottoressa Chaoran Huang (1) della Chinese University of Hong Kong. «Sfruttando la sua dinamica non lineare simile a quella dei neuroni e l’elaborazione rapida, abbiamo costruito un sistema di calcolo del serbatoio che dimostra prestazioni eccezionali in attività di intelligenza artificiale come il riconoscimento di pattern e la previsione di sequenze».
In Optica (2), la rivista di ricerca ad alto impatto dell’Optica Publishing Group, i ricercatori riferiscono che il loro neurone classificato al laser a punti quantici basato su chip può raggiungere una velocità di elaborazione del segnale di 10 GBaud. Hanno sfruttato questa velocità per elaborare i dati di 100 milioni di battiti cardiaci o 34,7 milioni di immagini digitali scritte a mano in un solo secondo.
«La nostra tecnologia potrebbe accelerare il processo decisionale dell'intelligenza artificiale in applicazioni critiche in termini di tempo mantenendo un'elevata precisione», ha affermato la dottoressa Huang. «Ci auguriamo che l'integrazione della nostra tecnologia nei dispositivi di edge computing - che elaborano i dati vicino alla fonte - faciliterà sistemi di intelligenza artificiale più veloci e intelligenti che serviranno meglio le applicazioni del mondo reale con un consumo energetico ridotto in futuro».
Neuroni laser più veloci
I neuroni artificiali basati sul laser, che possono rispondere ai segnali di input in un modo che imita il comportamento dei neuroni biologici, vengono esplorati come un modo per migliorare significativamente le operazioni di calcolo grazie alle loro velocità di elaborazione dei dati ultraveloci e al basso consumo energetico. Tuttavia, la maggior parte di quelli sviluppati finora sono stati neuroni a stimolazione fotonica. Questi neuroni artificiali hanno una velocità di risposta limitata, possono soffrire di perdita di informazioni e richiedono sorgenti laser e modulatori aggiuntivi.
La limitazione della velocità dei neuroni ad impulsi fotonici deriva dal fatto che tipicamente funzionano iniettando impulsi di ingresso nella sezione di guadagno del laser. Ciò provoca un ritardo che limita la velocità con cui il neurone può rispondere. Per il neurone graduato tramite laser, i ricercatori hanno utilizzato un approccio diverso iniettando segnali a radiofrequenza nella sezione di assorbimento saturabile del laser a punti quantici, che evita questo ritardo. Hanno inoltre progettato cuscinetti a radiofrequenza ad alta velocità per la sezione di assorbimento saturabile con lo scopo di produrre un sistema più veloce, più semplice e più efficiente dal punto di vista energetico.
«Con potenti effetti di memoria ed eccellenti capacità di elaborazione delle informazioni, un singolo neurone graduato al laser può comportarsi come una piccola rete neurale», ha affermato Huang. «Pertanto, anche un singolo neurone classificato al laser senza ulteriori connessioni complesse può eseguire attività di apprendimento automatico con prestazioni elevate».
Calcolo del serbatoio ad alta velocità
Per dimostrare ulteriormente le capacità del loro neurone graduato al laser, i ricercatori lo hanno utilizzato per realizzare un sistema di calcolo del serbatoio. Questo metodo computazionale utilizza un particolare tipo di rete nota come serbatoio per elaborare dati dipendenti dal tempo come quelli utilizzati per il riconoscimento vocale e le previsioni meteorologiche. La dinamica non lineare simile a un neurone e l'elevata velocità di elaborazione del neurone graduato al laser lo rendono ideale per supportare il calcolo del serbatoio ad alta velocità.
Nei test, il sistema di calcolo del serbatoio risultante ha mostrato un eccellente riconoscimento di pattern e previsione di sequenze, in particolare previsione a lungo termine, in varie applicazioni di intelligenza artificiale con elevata velocità di elaborazione. Ad esempio, ha elaborato 100 milioni di battiti cardiaci al secondo e ha rilevato schemi aritmici con una precisione media del 98,4%.
«In questo lavoro, abbiamo utilizzato un singolo neurone graduato al laser, ma crediamo che la cascata di più neuroni graduati al laser sbloccherà ulteriormente il loro potenziale, proprio come il cervello ha miliardi di neuroni che lavorano insieme in reti», sostiene Huang. «Stiamo lavorando per migliorare la velocità di elaborazione del nostro neurone graduato al laser, sviluppando allo stesso tempo un’architettura informatica a serbatoio profondo che incorpora neuroni graduati al laser in cascata».
Optica Publishing Group è una divisione della società Optica, Advancing Optics e Photonics Worldwide. Pubblica la più vasta raccolta di contenuti sottoposti a revisione paritaria e più citati nel campo dell'ottica e della fotonica, tra cui 18 riviste prestigiose, la rivista membro di punta della società e articoli e video di oltre 835 conferenze. Con oltre 400.000 articoli di riviste, documenti di conferenze e video da cercare, scoprire e accedere, il nostro portafoglio di pubblicazioni rappresenta l'intera gamma di ricerche nel campo da tutto il mondo.
Optica è una rivista ad accesso aperto dedicata alla rapida diffusione di ricerche sottoposte a revisione paritaria ad alto impatto sull'intero spettro dell'ottica e della fotonica. Pubblicato mensilmente da Optica Publishing Group, il Journal fornisce un forum per la ricerca pionieristica a cui la comunità internazionale può accedere rapidamente, sia che si tratti di ricerca teorica o sperimentale, fondamentale o applicata. Optica vanta un comitato editoriale distinto composto da oltre 60 redattori associati provenienti da tutto il mondo ed è supervisionato dal redattore capo Prem Kumar, Northwestern University, USA.
Riferimenti:
(1) Chaoran Huang
(2) Integrated laser graded neuron enabling high-speed reservoir computing without a feedback loop
Descrizione foto: I ricercatori hanno sviluppato un laser a punti quantici basato su chip che emula un neurone di grado biologico raggiungendo al tempo stesso una velocità di elaborazione del segnale di 10 GBaud. - Credit: Chaoran Huang, Chinese University of Hong Kong.
Autore traduzione riassuntiva e adattamento linguistico: Edoardo Capuano / Articolo originale: Laser-based artificial neuron mimics nerve cell functions at lightning speed