Il Futuro dell’Apprendimento Automatico: Chip Fototonico Rivoluzionario – Scienze Notizie
Un innovativo chip fototonico, sviluppato da ricercatori del MIT, ha rivoluzionato il campo delle computazioni dei deep neural network, eseguendo compiti in modo ottico con una precisione superiore al 92% in meno di un nanosecondo. Questo progresso potrebbe aprire nuove prospettive nel settore del calcolo ad alta domanda, consentendo la creazione di processori ad alta velocità capaci di apprendere in tempo reale.
Reti neurali profonde e hardware fototonico
Le reti neurali profonde, fondamentali per le moderne applicazioni di apprendimento automatico, hanno portato l’hardware di calcolo elettronico tradizionale ai suoi limiti a causa della loro complessità. L’utilizzo dell’hardware fototonico, che sfrutta la luce anziché l’elettricità per le computazioni di apprendimento automatico, si è rivelato una soluzione più rapida ed efficiente dal punto di vista energetico. Tuttavia, alcune operazioni delle reti neurali risultavano complesse da realizzare con dispositivi fototonici, rendendo necessario ricorrere a componenti elettronici esterni che rallentavano il processo e ne riducevano l’efficienza.
Il chip fototonico all’avanguardia
Dopo un decennio di
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