? Heos.it Rivista scienze politica cultura salute - 2022/04/08/scienze/tecnologia/Un neurone artificiale impasta intelligenza artificiale e calcolo quantistico

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Primo Piano

Secondo la tradizione il grande liutaio fu allievo del cremonese Nicola Amati, ma non ci sono prove documentali di tale apprendistato. Oggi il Cnr-Ibe ha evidenze scientifiche per raccontare quei lontani fatti
 
 
 
30.05.22 - Un’indagine del Cnr-Ibe, pubblicata sulla rivista Dendrochronologia ha confrontato gli anelli del legno di due strumenti musicali costruiti dai due famosi artigiani e ha rivelato che entrambi utilizzarono il legno dello stesso albero. 
 
Il quantum memristor è stato realizzato da un gruppo di fisici del Cnr, Politecnico di Milano e Università di Vienna
 
 
08.04.22 - Un neurone artificiale metterà insieme intelligenza artificiale e calcolo quantistico, schiudendo potenzialità senza precedenti. Il rivoluzionario dispositivo - chiamato quantum memristor - è stato sviluppato da un gruppo di fisici del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr), del Politecnico di Milano e dell’Università di Vienna. 

Il quantum memristor è stato realizzato da un gruppo di fisici del Cnr, Politecnico di Milano e Università di Vienna
 
Un neurone artificiale impasta
intelligenza artificiale
e calcolo quantistico
 
08.04.22 - Un neurone artificiale metterà insieme intelligenza artificiale e calcolo quantistico, schiudendo potenzialità senza precedenti. Il rivoluzionario dispositivo - chiamato quantum memristor - è stato sviluppato da un gruppo di fisici del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr), del Politecnico di Milano e dell’Università di Vienna. L’esperimento è stato realizzato in un processore quantistico integrato, funzionante con singoli fotoni. Il lavoro è pubblicato su Nature Photonics e ha ricevuto la copertina del numero di aprile della rivista.
 
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). Così come nel nostro cervello il processo di apprendimento è basato sul riarrangiamento delle connessioni tra i neuroni, le reti neurali artificiali possono essere "allenate" su un insieme di dati noti che ne modificano la struttura interna, rendendola capace di svolgere compiti “umani” quali il riconoscimento di un volto, l’interpretazione di immagini mediche per diagnosticare malattie e persino la guida di un’automobile. Per questo, sono in corso attività di ricerca, a livello accademico e industriale, volte a ottenere dispositivi integrati e compatti capaci di svolgere le operazioni matematiche richieste per il funzionamento delle reti neurali in modo rapido ed efficiente.
 
Un punto di svolta in questo campo è stata la scoperta del memory-resistor o memristor, un componente che cambia la sua resistenza elettrica sulla base di una memoria della corrente che l’ha attraversato. Gli scienziati si sono accorti che tale funzionamento è sorprendentemente simile a quello delle sinapsi neurali, cioè i collegamenti tra i neuroni nel cervello, e il memristor è diventato un componente fondamentale con cui costruire architetture neuromorfe, cioè forgiate a modello del nostro cervello.
 
Il gruppo di fisici sperimentali guidati da Roberto Osellame, dirigente di ricerca dell’Istituto di fotonica e nanotecnologie del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Ifn), e Philip Walther, professore dell’Università di Vienna, in collaborazione con Andrea Crespi, professore associato del Politecnico di Milano, ha dimostrato che è possibile ingegnerizzare un dispositivo ottico con le stesse caratteristiche funzionali del memristor, capace di operare su stati quantistici della luce e così codificare e trasmettere informazioni quantistiche: un quantum memristor.
 
«Realizzare un tale dispositivo non è banale, poiché le dinamiche del memristor tenderebbero a compromettere alcuni aspetti vantaggiosi dei dispositivi quantistici. I nostri ricercatori hanno superato questa sfida impiegando singoli fotoni (singole particelle di luce) e sfruttando la loro possibilità quantistica di propagarsi simultaneamente in due o più percorsi», spiega Osellame. E aggiunge: «Questi fotoni sono condotti in cosiddetti circuiti ottici, fabbricati mediante impulsi laser in un chip di vetro, dinamicamente riconfigurabili, che possono supportare stati quantistici di sovrapposizione su diversi percorsi. Misurando il flusso di fotoni che si propaga su uno di questi percorsi è possibile, tramite un complesso schema di feedback elettronico, riconfigurare la trasmissione del dispositivo sull’altra uscita, e questo consente di ottenere una funzionalità equivalente a quella del memristor». 
 
Al riguardo, Andrea Crespi, sottolinea: «Abbiamo anche simulato una intera rete ottica composta di quantum memristor mostrando che potrebbe essere impiegata per apprendere compiti sia classici sia quantistici».  
 
Quest’ultimo risultato sembra suggerire che il quantum memristor possa essere il collegamento mancante tra l’intelligenza artificiale e la computazione quantistica. «Liberare le potenzialità delle risorse quantistiche all’interno delle applicazioni di intelligenza artificiale è una delle più grandi sfide della ricerca attuale, sia nella fisica quantistica sia nell’informatica», conclude Michele Spagnolo, dell’Università di Vienna e primo autore della pubblicazione scientifica. (Red.)
 
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