Il mondo dell'intelligenza artificiale si trova di fronte a un bivio tecnologico. Mentre i sistemi digitali tradizionali faticano sempre più a gestire l'enorme mole di dati richiesta da applicazioni come la chirurgia robotica o il trading ad alta frequenza, i limiti fisici dei processori elettronici convenzionali stanno diventando un ostacolo insormontabile. La latenza non può essere ulteriormente ridotta e la capacità di elaborazione ha raggiunto un plateau che mette in discussione il futuro stesso dell'AI in tempo reale.
La risposta potrebbe arrivare da una direzione inaspettata: la luce. Un team di ricercatori dell'Università Tsinghua in Cina, guidato dal professor Hongwei Chen, ha sviluppato un dispositivo rivoluzionario chiamato Optical Feature Extraction Engine, o OFE2, capace di eseguire calcoli complessi sfruttando onde luminose invece di impulsi elettrici. Il sistema rappresenta un salto qualitativo rispetto ai tentativi precedenti nel campo del calcolo ottico, superando la barriera critica dei 10 GHz che aveva fino ad oggi limitato questa tecnologia.
L'architettura di OFE2 risolve uno dei problemi più spinosi dell'elaborazione ottica: come preparare e sincronizzare segnali luminosi ad altissima velocità senza perdere la stabilità di fase. I sistemi basati su fibre ottiche tradizionali introducono fluttuazioni indesiderate quando la luce viene divisa o ritardata. Il gruppo di Chen ha bypassato completamente questa limitazione progettando un modulo completamente integrato su chip, dotato di divisori di potenza regolabili e linee di ritardo di precisione millimetrica.
Questa soluzione permette di convertire dati seriali in molteplici canali ottici perfettamente sincronizzati. Un array di fase integrato consente inoltre di riconfigurare rapidamente il dispositivo per adattarlo a compiti computazionali diversi, rendendo OFE2 estremamente versatile. Una volta preparati, i segnali luminosi attraversano un operatore di diffrazione che esegue l'estrazione delle caratteristiche mediante un processo analogo alla moltiplicazione matrice-vettore, dove le onde luminose interagiscono creando punti luminosi focalizzati in posizioni specifiche dell'output.
I numeri raggiunti dal sistema cinese sono impressionanti: operando a 12,5 GHz, OFE2 completa una singola moltiplicazione matrice-vettore in appena 250,5 picosecondi, stabilendo quello che Chen definisce "un punto di riferimento significativo per portare il calcolo ottico integrato oltre la soglia dei 10 GHz nelle applicazioni reali". Le prestazioni sono state validate attraverso test in ambiti molto diversi tra loro, dimostrando la flessibilità operativa della tecnologia.
Nel campo del riconoscimento delle immagini, il dispositivo ha estratto con successo caratteristiche di bordo da dati visivi, generando mappe accoppiate che hanno migliorato l'accuratezza nella classificazione di immagini e nell'identificazione di organi in scansioni TC. I sistemi che integrano OFE2 richiedono un numero inferiore di parametri elettronici rispetto ai modelli AI standard, dimostrando che la preprocessazione ottica può rendere le reti neurali ibride sia più veloci che più efficienti dal punto di vista energetico.
Ancora più sorprendente è l'applicazione nel settore finanziario. Il team ha testato OFE2 nel trading digitale, dove il sistema ha processato dati di mercato in tempo reale per generare decisioni di acquisto e vendita profittevoli. Dopo un addestramento con strategie ottimizzate, il dispositivo ha convertito i segnali di prezzo in entrata direttamente in azioni operative, ottenendo rendimenti costanti. Poiché questi calcoli avvengono letteralmente alla velocità della luce, i trader potrebbero sfruttare opportunità di mercato con un ritardo pressoché nullo, un vantaggio competitivo decisivo in un settore dove i millisecondi fanno la differenza.
La portata di questa innovazione va ben oltre le dimostrazioni di laboratorio. Spostando le parti più intensive dell'elaborazione AI da chip elettronici affamati di energia a sistemi fotonici ultrarapidi, tecnologie come OFE2 potrebbero inaugurare una nuova era dell'intelligenza artificiale in tempo reale a basso consumo energetico. Chen ha dichiarato che gli avanzamenti presentati nella ricerca, pubblicata su Advanced Photonics Nexus, forniscono supporto a servizi computazionalmente intensivi in aree come il riconoscimento delle immagini, l'assistenza sanitaria e la finanza digitale, esprimendo interesse a collaborare con partner che affrontano sfide di elaborazione dati su larga scala.
Il calcolo ottico attraverso operatori di diffrazione offre la possibilità di elaborare simultaneamente molteplici segnali con un consumo energetico ridotto, caratteristiche essenziali per le applicazioni moderne che devono gestire flussi di dati continui. Le sottili strutture simili a lastre che compongono questi operatori eseguono operazioni matematiche mentre la luce le attraversa, un principio elegante che trasforma la fisica delle onde in potenza computazionale. La sfida principale era mantenere la coerenza della luce a frequenze superiori a 10GHz, obiettivo ora raggiunto grazie all'approccio integrato del team cinese.
