Un team di ricercatori dell’Università Cinese di Hong Kong, guidato da Chaoran Huang, ha sviluppato nuovi neuroni artificiali che utilizzano impulsi di luce laser, capaci di operare a velocità fino a un miliardo di volte superiori rispetto ai neuroni umani. Questo progresso rivoluzionario, descritto nella rivista Optica, promette di amplificare significativamente le capacità dell’Intelligenza Artificiale.

Negli ultimi anni, è emersa con crescente evidenza la necessità di superare i limiti dei tradizionali transistor e microchip, i cui miglioramenti prestazionali sono ormai prossimi alla soglia massima. Parallelamente, si avverte l’urgenza di ridurre i consumi energetici, soprattutto per gli algoritmi di AI. La risposta a queste sfide potrebbe risiedere nei neuroni artificiali, dispositivi elettronici che imitano i neuroni naturali ma con prestazioni nettamente superiori.

I ricercatori cinesi hanno sviluppato una nuova classe di neuroni artificiali, denominati ‘laser graded’, che sfruttano impulsi di luce laser per processare segnali con una rapidità impensabile per i neuroni naturali. Questi neuroni laser graded hanno dimostrato di essere ideali per numerose applicazioni tipiche dell’intelligenza artificiale. Un esempio impressionante è la loro capacità di analizzare 100 milioni di battiti cardiaci al secondo, identificando aritmie con una precisione del 98,4%.

“In questo studio” ha spiegato Huang, “abbiamo utilizzato un singolo neurone laser graded, ma siamo convinti che l’integrazione di più neuroni di questo tipo in cascata libererà ulteriormente il loro potenziale, similmente a come il cervello umano sfrutta miliardi di neuroni interconnessi in reti complesse”.

Questo sviluppo apre nuove strade per l’evoluzione delle tecnologie di Intelligenza Artificiale, permettendo non solo una velocità di calcolo senza precedenti ma anche un’efficienza energetica cruciale per applicazioni su larga scala. Con la prospettiva di reti di neuroni laser graded operanti in sinergia, il futuro dell’IA appare più promettente che mai.