Per la prima volta, un team globale di ingegneri elettrici ha sviluppato un nuovo metodo per il calcolo fotonico in memoria, avvicinando il calcolo ottico a una realtà
L’elaborazione delle informazioni nel dominio ottico promette vantaggi sia in termini di velocità che di efficienza energetica rispetto all’hardware digitale esistente per una varietà di applicazioni emergenti nell’intelligenza artificiale e nell’apprendimento automatico. Un approccio tipico all'elaborazione fotonica consiste nel moltiplicare un vettore di input ottico che cambia rapidamente con una matrice di pesi ottici fissi. Tuttavia, la codifica di questi pesi su chip utilizzando una serie di celle di memoria fotoniche è attualmente limitata da un’ampia gamma di problemi a livello di materiale e dispositivo, come la velocità di programmazione, il rapporto di estinzione e la resistenza, tra gli altri.
Fino ad ora, gli scienziati hanno affrontato alcune limitazioni nello sviluppo della memoria fotonica per l’elaborazione dell’intelligenza artificiale, guadagnando un attributo importante come la velocità e nel contempo sacrificandone un altro come il consumo di energia. Ora, un team internazionale dimostra una soluzione unica per affrontare le attuali limitazioni della memoria ottica che deve ancora combinare la non volatilità, archiviazione multibit, elevata velocità di commutazione, bassa energia di commutazione ed elevata resistenza in un'unica piattaforma.
Il team comprende ricercatori dell’Università di Pittsburgh Swanson School of Engineering, dell’Università della California – Santa Barbara, dell’Università di Cagliari e del Tokyo Institute of Technology (ora Institute of Science Tokyo). I loro risultati sono stati pubblicati sulla rivista Nature Photonics (1).
Questa ricerca è stata uno sforzo di collaborazione guidato da Nathan Youngblood (2), assistente professore di ingegneria elettrica e informatica alla Pitt, insieme a Paulo Pintus (3), ex UC Santa Barbara e ora assistente professore presso l'Università di Cagliari, e Yuya Shoji (4), professore associato presso l'Istituto delle Scienze di Tokio.
«I materiali che utilizziamo per sviluppare queste cellule sono disponibili da decenni. Tuttavia, sono stati utilizzati principalmente per applicazioni ottiche statiche, come isolatori su chip piuttosto che come piattaforma per memoria fotonica ad alte prestazioni», ha spiegato il dottor Youngblood. «Questa scoperta è una tecnologia chiave che abilita verso un’architettura informatica ottica più veloce, più efficiente e più scalabile che può essere programmata direttamente con i circuiti CMOS (semiconduttore a ossido di metallo complementare), il che significa che può essere integrata nella tecnologia informatica di oggi. Inoltre, la nostra tecnologia ha mostrato una resistenza migliore di tre ordini di grandezza rispetto ad altri approcci non volatili, con 2,4 miliardi di cicli di commutazione e velocità nell’ordine dei nanosecondi».
Gli autori propongono un'architettura fotonica basata sulla risonanza che sfrutta lo sfasamento non reciproco nei materiali magneto-ottici per implementare il calcolo fotonico in memoria.
Un approccio tipico all'elaborazione fotonica consiste nel moltiplicare un vettore di input ottico che cambia rapidamente con una matrice di pesi ottici fissi. Tuttavia, la codifica di questi pesi su chip utilizzando metodi e materiali tradizionali si è rivelata impegnativa. Utilizzando celle di memoria magneto-ottiche costituite da granato di ferro ittrio sostituito con cerio (Ce:YIG) integrato eterogeneamente su risonatori a microanello di silicio, le celle fanno sì che la luce si propaghi in modo bidirezionale, come i velocisti che corrono in direzioni opposte su una pista.
Informatica controllando la velocità della luce
«È come se il vento soffiasse contro un velocista mentre aiutava l'altro a correre più veloce», ha spiegato Pintus, che ha guidato il lavoro sperimentale alla UC Santa Barbara. «Applicando un campo magnetico alle celle di memoria, possiamo controllare la velocità della luce in modo diverso a seconda che la luce fluisca in senso orario o antiorario attorno al risonatore ad anello. Ciò fornisce un ulteriore livello di controllo non possibile nei materiali non magnetici più convenzionali».
Il team sta ora lavorando per passare da una singola cella di memoria a un array di memoria su larga scala in grado di supportare ancora più dati per le applicazioni informatiche. Nell'articolo notano che la cella di memoria magneto-ottica non reciproca offre un'efficiente soluzione di archiviazione non volatile che potrebbe fornire una resistenza di lettura/scrittura illimitata a velocità di programmazione inferiori al nanosecondo.
«Crediamo inoltre che i futuri progressi di questa tecnologia potrebbero utilizzare effetti diversi per migliorare l’efficienza di commutazione», ha aggiunto Shoji di Tokyo, «e che nuove tecniche di fabbricazione con materiali diversi dal Ce:YIG e una deposizione più precisa possano far avanzare ulteriormente il potenziale di 'non-reciprocal optical computing'».
Altri ricercatori che hanno lavorato su questo progetto includono: John E. Bowers, illustre docente dell'Università della California a Santa Barbara; Mario Dumont, ricercatore laureato presso l'Università della California a Santa Barbara; Duanni Huang, ex ricercatore presso l'Università della California a Santa Barbara; Galan Moody, docente presso l'Università della California a Santa Barbara; Toshiya Murai, ricercatore presso l'Istituto nazionale di scienza e tecnologia industriale avanzata, Giappone; Vivswan Shah, ricercatore laureato presso l'Università di Pittsburgh.
Riferimenti:
(1) Integrated non-reciprocal magneto-optics with ultra-high endurance for photonic in-memory computing
(3) Paulo Pintus
(4) Yuya Shoji
Descrizione foto: Un’immagine concettuale dell’in-memory computing fotonico del gruppo. - Credit: Brian Long, Senior Artist, UCSB.
Autore traduzione riassuntiva e adattamento linguistico: Edoardo Capuano / Articolo originale: A Multi-Level Breakthrough in Optical Computing