Verso un neurone artificiale quantistico grazie ai fotoni
Verso un neurone artificiale quantistico grazie ai fotoni
Il “Quantum Memristor”, figlio di uno studio italo-austriaco, potrebbe permettere di combinare l’intelligenza artificiale e il calcolo quantico
![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](https://innovando.it/wp-content/uploads/2022/04/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-1.jpeg)
Un gruppo di ricercatori del Dipartimento di Fisica del Politecnico di Milano, dell’Istituto di Fotonica e Nanotecnologie del Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR-IFN) italiano e dell’Università di Vienna, ha messo a punto un dispositivo, chiamato “Quantum Memristor”, che potrebbe permettere di combinare l’intelligenza artificiale e il calcolo quantistico.
Allo studio hanno contribuito sui due lati della frontiera del Brennero gli scienziati Michele Spagnolo, Joshua Morris, Simone Piacentini, Michael Antesberger, Francesco Massa, Andrea Crespi, Francesco Ceccarelli, Roberto Osellame e Philip Walther.
Si tratta di uno sviluppo in grado di schiudere potenzialità senza precedenti, permettendo di impiegare negli ambiti di applicazione dell’intelligenza artificiale, che già oggi vanno dall’interpretazione automatica del parlato al riconoscimento tramite immagini, dalla diagnostica medica alla guida autonoma, l’elevatissimo potere di calcolo garantito dalle tecnologie quantistiche.
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Già note le similitudini fra gli algoritmi dell’AI e la biologia del cervello
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).
Uno dei componenti fondamentali delle reti neurali è il memristor (o memory-resistor), un dispositivo che, cambiando la propria resistenza elettrica sulla base di una memoria della corrente che l’ha attraversato, si comporta in maniera sorprendentemente simile a quella delle sinapsi neurali, cioè i collegamenti tra i neuroni nel cervello.
Il gruppo di fisici sperimentali, guidato da Roberto Osellame, ha ora dimostrato che è possibile ingegnerizzare un processore quantistico integrato, funzionante con singoli fotoni, che presenta le stesse caratteristiche funzionali del memristor, però capace di operare su stati quantistici della luce e così codificare e trasmettere informazioni quantistiche: un quantum memristor.
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![Tabella di confronto tra memristori classici e quantistici (in lingua inglese)](https://innovando.it/wp-content/uploads/2022/04/Tabella-di-confronto-tra-memristori-classici-e-quantistici-in-lingua-inglese.webp)
Andrea Crespi: “Simulata una intera rete ottica composta dal dispositivo”
“Abbiamo anche simulato una intera rete ottica composta di quantum memristor mostrando che potrebbe essere impiegata per apprendere compiti sia classici che quantistici”, afferma Andrea Crespi, docente di Fisica Sperimentale al Politecnico di Milano.
Un risultato che sembra suggerire che lo sviluppo del quantum memristor possa costituire un passo avanti di grande importanza verso un futuro nel quale le immense potenzialità delle risorse quantistiche potranno essere sfruttate nell’abito delle applicazioni di intelligenza artificiale.
I risultati della ricerca sono stati pubblicati, come articolo di copertina, sulla prestigiosa rivista scientifica “Nature Photonics”.
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![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](https://innovando.it/wp-content/uploads/2022/04/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.jpeg)
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