L’intelligenza artificiale è utilizzata in varie applicazioni, come l’interpretazione del parlato, il riconoscimento delle immagini e la diagnostica medica.
È stato anche dimostrato che la tecnologia quantistica può essere impiegata per raggiungere una potenza di calcolo superiore a quella dei principali supercomputer.
I fisici del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr), del Politecnico di Milano e dell’Università di Vienna, hanno sviluppato un dispositivo, chiamato memristor quantistico, che potrebbe combinare intelligenza artificiale e calcolo quantistico, aprendo potenzialità ancora inedite.
L’esperimento è stato condotto in un processore quantistico integrato, lavorando con singoli fotoni. Il lavoro è stato pubblicato su Nature Photonics e ha ricevuto la copertina del numero di aprile della rivista.
Le reti neurali ispirate al cervello umano
Gli algoritmi di intelligenza artificiale si basano su modelli matematici chiamati reti neurali, ispirati alla struttura biologica del cervello umano, che è composto da nodi interconnessi, i neuroni.
Proprio come nel nostro cervello, il processo di apprendimento si basa sulla riorganizzazione delle connessioni tra i neuroni, le reti neurali artificiali possono essere “addestrate” su un insieme di dati noti che ne modificano la struttura interna, rendendola capace di svolgere compiti “umani”, come il riconoscimento dei volti, l’interpretazione di immagini mediche per diagnosticare malattie e persino la guida di un’automobile.
Per questo motivo, sono in corso ricerche, a livello accademico e industriale, volte ad ottenere dispositivi integrati e compatti in grado di eseguire le operazioni matematiche necessarie al funzionamento delle reti neurali in modo rapido ed efficiente.
La scoperta del Memristor
Una svolta in questo campo è stata la scoperta del memory-resistor o memristor, un componente che cambia la sua resistenza elettrica in base a una memoria della corrente che lo ha attraversato.
Gli scienziati si sono resi conto che questo funzionamento è sorprendentemente simile a quello delle sinapsi neurali, cioè le connessioni tra neuroni nel cervello, e il memristor è diventato un componente fondamentale con cui costruire architetture neuromorfiche, cioè forgiate come modello del nostro cervello.
Un memristor quantico
Un gruppo di fisici sperimentali guidati da Roberto Osellame, direttore di ricerca presso l’Istituto di Fotonica e Nanotecnologie del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Ifn) e Philip Walther, professore all’Università di Vienna, in collaborazione con Andrea Crespi, professore associato al Politecnico di Milano, hanno dimostrato che è possibile ingegnerizzare un dispositivo ottico con le stesse caratteristiche funzionali del memristor, capace di operare su stati quantici della luce e quindi di codificare e trasmettere informazioni quantiche: un memristor quantico.
“Realizzare un dispositivo di questo tipo non è una cosa banale, poiché la dinamica del memristor tende a compromettere alcuni aspetti vantaggiosi dei dispositivi quantistici. I nostri ricercatori hanno superato questa sfida impiegando singoli fotoni (singole particelle di luce) e sfruttando la loro capacità quantistica di propagarsi simultaneamente in due o più percorsi”, spiega Osellame.
“Questi fotoni sono condotti in quelli che sono noti come circuiti ottici, fabbricati per mezzo di impulsi laser in un chip di vetro, dinamicamente riconfigurabile, che può supportare stati quantici di sovrapposizione su percorsi diversi. Misurando il flusso di fotoni che si propagano su uno di questi percorsi, è possibile, attraverso un complesso schema di feedback elettronico, riconfigurare la trasmissione del dispositivo sull’altra uscita, e questo ci permette di ottenere una funzionalità equivalente a quella del memristor.”
“Abbiamo anche simulato un’intera rete ottica composta da memristori quantistici”, spiega Andrea Crespi, “dimostrando che potrebbe essere usata per imparare sia compiti classici che quantistici”.
Il memristor quantistico è l’anello mancante?
Questo risultato sembra suggerire che il memristor quantistico potrebbe essere l’anello mancante tra l’intelligenza artificiale e il quantum computing.
“Liberare il potenziale delle risorse quantistiche all’interno delle applicazioni di intelligenza artificiale è una delle più grandi sfide della ricerca attuale, sia nella fisica quantistica che nell’informatica”, conclude Michele Spagnolo, dell‘Università di Vienna e primo autore della pubblicazione scientifica che ha ricevuto la copertina del numero di aprile della rivista Nature Photonics e un commento nel “News & Views” dello stesso numero.
Questi nuovi risultati sono un passo avanti verso un futuro in cui l’intelligenza artificiale quantistica sarà una realtà.
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