In un’epoca in cui l’intelligenza artificiale è sempre più protagonista della tecnologia quotidiana e dei processi produttivi, la domanda di energia necessaria per far funzionare i sistemi di calcolo cresce a ritmi impressionanti. I data center che addestrano e eseguono modelli di AI consumano enormi quantità di elettricità e generano calore, creando un potenziale problema ambientale e di sostenibilità. Per affrontare questa sfida, un gruppo di ricercatori del National Institute of Standards and Technology (NIST) negli Stati Uniti ha messo a punto un chip rivoluzionario, basato sulla fotonica e sui LED microscopici, che promette di cambiare radicalmente il modo in cui l’intelligenza artificiale viene eseguita nei dispositivi e nei server. Questo chip utilizza la luce, anziché gli elettroni, per trasmettere e processare le informazioni, ispirandosi al funzionamento del cervello umano.
Tradizionalmente i computer e le unità di calcolo spostano elettroni attraverso transistor nei loro circuiti, un processo intrinsecamente energivoro che genera calore. Il nuovo approccio fotonico sfrutta i fotoni, ovvero i quanti di luce emessi da LED ultrasmall, per svolgere operazioni computazionali. Questa differenza è fondamentale: la luce può viaggiare attraverso i materiali senza generare tanto calore e con una dispersione energetica molto minore rispetto agli elettroni, rendendo i chip fotonici potenzialmente molto più efficienti. L’architettura di questi chip è anche neuromorfica, un termine che indica che i circuiti sono progettati per imitare il modo in cui funziona il cervello umano, attivando nodi di calcolo solo quando necessario, proprio come i neuroni biologici.
Il confronto con il cervello umano stesso mette in luce la portata della sfida e del potenziale miglioramento. Il cervello umano gestisce un’incredibile quantità di elaborazioni complesse consumando all’incirca la stessa energia di una modesta lampadina, circa venti watt. Le tecnologie attuali di AI, per ottenere capacità computazionali paragonabili, richiedono una potenza di calcolo che può arrivare a miliardi di watt, un divario enorme che evidenzia quanto i circuiti elettronici siano limitati nella loro efficienza energetica rispetto alle reti neurali biologiche. I chip fotonici cercano di colmare questo divario, integrando memoria e calcolo in modo più efficiente e riducendo la dipendenza da cicli energeticamente costosi di caricamento e trasferimento dati tra memoria e processore.
Oltre ai benefici energetici, la tecnologia fotonica offre anche vantaggi in termini di velocità di trasmissione dati e latenza. La luce si muove molto più rapidamente degli elettroni nei materiali solidi, il che permette di effettuare calcoli e trasferire informazioni molto più velocemente, un aspetto cruciale per applicazioni in tempo reale come la guida autonoma o la robotica avanzata. Il mercato stesso sta reagendo a questa innovazione: si prevede che i chip fotonici per AI raggiungeranno un valore di oltre tre miliardi di dollari già nel 2026 e cresceranno esponenzialmente nei prossimi anni, sulla scia degli investimenti di colossi tecnologici e di startup nel settore.
La fotonica nei chip non è solo un’idea astratta, ma una risposta concreta a problemi reali di sostenibilità nell’industria tecnologica. Lo sviluppo di processori che usano la luce anziché gli elettroni riduce drasticamente la quantità di energia necessaria per compiere le stesse operazioni e, rispetto ai circuiti tradizionali, limita la generazione di calore, abbattendo così anche i costi di raffreddamento dei data center. Studi indipendenti hanno stimato che l’adozione di soluzioni basate su fotonica potrebbe portare a un risparmio energetico dell’ordine del 90% rispetto alle tecnologie elettroniche classiche, un vantaggio sia per l’efficienza operativa sia per l’impatto ambientale complessivo.