Un neurone artificiale quantistico grazie
ai fotoni
L’intelligenza artificiale è impiegata in diverse applicazioni come
l’interpretazione del parlato, il riconoscimento di immagini e la diagnostica
medica. È stato anche dimostrato che, tramite le tecnologie quantistiche, si può
avere un potere di calcolo superiore a quello dei maggiori supercalcolatori.
Alcun(Cnr), del Politecnico di Milano e dell’Università di Vienna, hanno messo i
fisici del Consiglio nazionale delle ricerche a punto un dispositivo, chiamato
quantum memristor, che potrebbe permettere di combinare l’intelligenza
artificiale e il calcolo quantistico, schiudendo potenzialità senza precedenti.
L’esperimento è stato realizzato in un processore quantistico integrato,
funzionante con singoli fotoni. Il lavoro è pubblicato su Nature Photonics e ha
ricevuto la copertina del numero di aprile della rivista
Gli algoritmi di intelligenza artificiale si basano su modelli matematici
chiamati reti neurali, ispirati alla struttura biologica del cervello umano, che
si compone di nodi interconnessi (i neuroni). Così come nel nostro cervello il
processo di apprendimento è basato sul riarrangiamento delle connessioni tra i
neuroni, le reti neurali artificiali possono essere “allenate” su un insieme di
dati noti che ne modificano la struttura interna, rendendola capace di svolgere
compiti “umani” quali il riconoscimento di un volto, l’interpretazione di
immagini mediche per diagnosticare malattie e persino la guida di un’automobile.
Per questo, sono in corso attività di ricerca, a livello accademico e
industriale, volte a ottenere dispositivi integrati e compatti capaci di
svolgere le operazioni matematiche richieste per il funzionamento delle reti
neurali in modo rapido ed efficiente.
Un punto di svolta in questo campo è stata la scoperta del memory-resistor o
memristor, un componente che cambia la sua resistenza elettrica sulla base di
una memoria della corrente che l’ha attraversato. Gli scienziati si sono accorti
che tale funzionamento è sorprendentemente simile a quello delle sinapsi
neurali, cioè i collegamenti tra i neuroni nel cervello, e il memristor è
diventato un componente fondamentale con cui costruire architetture neuromorfe,
cioè forgiate a modello del nostro cervello.
Un gruppo di fisici sperimentali guidati da Roberto Osellame, dirigente di
ricerca dell’Istituto di fotonica e nanotecnologie del Consiglio nazionale delle
ricerche (Cnr-Ifn), e Philip Walther, professore dell’Università di Vienna, in
collaborazione con Andrea Crespi, professore associato del Politecnico di
Milano, ha dimostrato che è possibile ingegnerizzare un dispositivo ottico con
le stesse caratteristiche funzionali del memristor, capace di operare su stati
quantistici della luce e così codificare e trasmettere informazioni
quantistiche: un quantum memristor.
“Realizzare un tale dispositivo non è banale, poiché le dinamiche del memristor
tenderebbero 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 possibilità quantistica
di propagarsi simultaneamente in due o più percorsi”, spiega Osellame. “Questi
fotoni sono condotti in cosiddetti circuiti ottici, fabbricati mediante impulsi
laser in un chip di vetro, dinamicamente riconfigurabili, che possono supportare
stati quantistici di sovrapposizione su diversi percorsi. Misurando il flusso di
fotoni che si propaga su uno di questi percorsi è possibile, tramite un
complesso schema di feedback elettronico, riconfigurare la trasmissione del
dispositivo sull’altra uscita, e questo consente di ottenere una funzionalità
equivalente a quella del memristor”.
“Abbiamo anche simulato una intera rete ottica composta di quantum memristor –
illustra Andrea Crespi - mostrando che potrebbe essere impiegata per apprendere
compiti sia classici che quantistici”.
Quest’ultimo risultato sembra suggerire che il quantum memristor possa
essere il collegamento mancante tra l’intelligenza artificiale e la computazione
quantistica. “Liberare le potenzialità delle risorse quantistiche all’interno
delle applicazioni di intelligenza artificiale è una delle più grandi sfide
della ricerca attuale, sia nella fisica quantistica sia nell’informatica”,
conclude Michele Spagnolo, dell’Università di Vienna e primo autore della
pubblicazione scientifica che ricevuto la copertina del numero di aprile della
rivista Nature Photonics e un commento nelle “News & Views” dello stesso numero.
Questi nuovi risultati rappresentano un passo in avanti, verso un futuro in cui
l’intelligenza artificiale quantistica sarà realtà.