La nuova tecnologia POMMM sfrutta la luce per rivoluzionare il calcolo neurale, riducendo consumi e accelerando l’IA: i dettagli
L’intelligenza artificiale (IA) compie un ulteriore balzo in avanti grazie a una rivoluzionaria tecnologia di calcolo ottico denominata POMMM (Parallel Optical Matrix-Matrix Multiplication), che promette, come riportato anche su Alanews.it, di superare i limiti hardware tradizionali in termini di velocità ed efficienza energetica. Mentre le piattaforme di deep learning si affidano massicciamente a GPU costose e energivore per gestire i complessi calcoli tensoriali, questa nuova architettura sfrutta la luce per eseguire simultaneamente milioni di operazioni matematiche con consumi drasticamente ridotti.
Il paradigma POMMM: una svolta per il calcolo neurale
La chiave del successo di POMMM risiede nella codifica dei dati nelle proprietà fisiche della luce, soprattutto nell’ampiezza e nella fase delle onde luminose. Invece di processare matrici con milioni di elementi tramite transistor elettronici, il sistema ottico permette che la moltiplicazione matrice-matrice avvenga spontaneamente durante la propagazione di un impulso laser, eliminando la necessità di switch elettronici o controlli attivi. Questo approccio consente un parallelismo senza precedenti, incompatibile con le architetture tradizionali, e riduce drasticamente i consumi energetici, un problema chiave per i data center di IA attuali.
Il lavoro, pubblicato su Nature Photonics, include simulazioni rigorose e la dimostrazione sperimentale di un prototipo che riproduce fedelmente i risultati della moltiplicazione matriciale tradizionale, confermando la validità del metodo anche su grandi matrici e modelli neurali complessi come le reti convoluzionali (CNN) e i Vision Transformer.
Applicazioni e impatto sull’IA
POMMM può eseguire operazioni di inferenza e training di modelli AI di ultima generazione con una velocità prossima ai limiti fisici della propagazione luminosa, aprendo la strada a sistemi di IA potenti, più accessibili e sostenibili. La capacità di trasformare intere pipeline neurali in processi ottici universali e scalabili segna un passo decisivo verso un futuro in cui il calcolo neurale non dipenderà più esclusivamente dall’elettronica.
Questa innovazione potrebbe integrarsi con le infrastrutture software esistenti e, secondo gli studiosi, potrebbe essere miniaturizzata in chip fotonici nei prossimi tre-cinque anni. In tal modo, la fisica della luce diventerebbe il cuore pulsante dell’elaborazione IA, affiancando o addirittura sostituendo i processori digitali nei compiti di calcolo intensivo.
Intelligenza artificiale e usabilità: l’AI come mediatore di linguaggi complessi
Parallelamente alle innovazioni hardware, cresce anche l’attenzione sull’applicazione dell’IA per facilitare l’interazione con software complessi come Grasshopper, utilizzato nella modellazione 3D con Rhinoceros. Utenti e sviluppatori discutono delle potenzialità di un’interfaccia AI in grado di tradurre richieste in definizioni di Grasshopper, semplificando la programmazione e ampliando l’accesso a strumenti fino a oggi riservati a specialisti.
Le conversazioni più recenti nel forum McNeel e tra gli appassionati di modellazione evidenziano che, sebbene l’attuale IA riesca già a generare script e modelli tridimensionali, la supervisione umana resta indispensabile per garantire precisione e professionalità. Tuttavia, la rapidità con cui le capacità dell’IA si evolvono lascia presagire che, in un futuro non lontano, sarà possibile affidare all’IA la costruzione autonoma e affidabile di definizioni complesse, riducendo drasticamente il gap tra idea e realizzazione tecnica.
Questa evoluzione rappresenta un’opportunità significativa per rendere strumenti come Grasshopper più intuitivi e aperti a una platea più vasta, contribuendo a un’adozione più diffusa e all’integrazione dell’IA nei flussi di lavoro creativi e progettuali.
L’avanzamento del calcolo ottico con POMMM e il progresso nelle interfacce AI per la modellazione 3D sono due aspetti complementari di una rivoluzione in atto che ridefinisce i confini dell’IA e della sua applicabilità pratica, ponendo le basi per una nuova era di efficienza, potenza e accessibilità tecnologica.