Nuovi materiali per la fotonica per l’IA.

Luigi Campanella, già Presidente SCI

Sempre più spesso si sente affermare che il futuro prossimo è un mondo nel quale intelligenze artificiali e realtà si integreranno ai fini di una migliore qualità della vita.Il settore dell’IA e in forte sviluppo nel mondo, ma anche in Italia nel 2020, pure nelle difficoltà da Covid 19, ha segnato una crescita del 15% per un valore pari a 300 milioni di euro.

La differenza sta nelle applicazioni: all’estero il settore è già visto come un surrogato a tutte le attività umane, mentre in Italia trova impiego soprattutto per le funzioni di assistenza vocale nelle richieste telefoniche e per aiutare gli utenti nella navigazione suo siti di e-commercio.

Il problema più grande che si trova oggi davanti il settore sta nella precisione degli algoritmi utilizzati, tanto che gli errori non sono così rari. Per migliorare la situazione la strada è solo una: fornire più dati. Più dati vuol dire più efficienza, ma anche significa insegnare alle macchine (e quindi alle aziende che le posseggono) tutto di noi, della nostra vita, del nostro modo di pensare. Replicare il ragionamento umano, come da molti si aspira a realizzare, significa perciò superare gli accettabili limiti di privacy e riservatezza:e questo è il problema numero 1 dello sviluppo dell’IA: e forse è un bene perchè alcuni drammarici errori dell’IA (si pensi all’auto mobile Tesla a guida automatica) ci fanno capire che delegare certi compiti che richiedono una umana dose di buon senso può essere prematuro.

Le intelligenze artificiali scambiano enormi quantità di dati e per fare questo richiedono reti ultraveloci che consumano energia in misura crescente con il loro diffondersi: si pensi che dal 2017 al 2019 i modelli di rete neurale prevedevano 100 milioni di variabili ed oggi ne prevedono un miliardo e che è stato valutato al 10% dell’utilizzo mondiale di elettricità l’energia consumata dai Data Center, i sistemi dotati di intelligenza artificiale.Per progettare ed addestrare una rete neurale a trovare la soluzione si produce CO2 in quantita circa 5 volte maggiore a quella emessa in tutta la sua vita da un autovettura e circa 50 volte superiore a quella emessa in un anno da un essere umano. La componene più rilevante si riferisce all’energia spesa per il raffreddamento dei sistemi di calcolo. Un altro aspetto riguarda l’impatto ambientale:questi processori potenti richiedono minerali rari estratti da miniere con conseguente distruzione del territorio e poi alla fine del loro vita sono smaltiti nell’ambiente costituendo un rischio al degrado.

Alla Sapienza di Roma un gruppo di ricerca guidato dal fisico Claudio Conti ha elaborato un sistema a favore della sostenibilità dell’intelligenza artificiale. Tale sistema si basa sulla fotonica in luogo dell’elettronica. La fotonica,nata negli anni 70, impiega raggi laser per tante applicazioni,dalla medicina alla matematica.Per alcuni anni i suoi costi elevati non la rendevano vantaggiosa rispetto alla elettronica,ma oggi non è più cosi:un raggio luminoso,in particolari i fotoni che lo costituiscono, sostituisce la corrente elettrica per elaborare e veicolare le informazioni, ad esempio un’immagine, codificate attraverso un modulatore di luce. La macchina fotonica può, analogamente a quanto avviene per l’elettronica, essere addestrata all’intelligenza artificiale (machine learning). I vantaggi principali del nuovo processore fotonico rispetto all’elettronico sono la superiore capacità elaborativa di informazioni in quanto i laser possono intrecciarsi e sovrapporsi senza interferenza di segnale e nel fatto che il fascio laser,al contrario della corrente,non scalda sprecando così energia: si valuta un’efficienza energetica superiore del processore fotonico rispetto a quello elettronico di circa 10mila volte. Infine se il raggio laser viene fatto propagare in aria non è necessario costruire una scheda di contenimento con un ulteriore vantaggio di semplificazione. Di fatto siamo dinnanzi ad una superintelligenza artificiale che non inquina. Una delle integrazioni più applicate dell’IA avviene con i sensori. Quando si parla di sensori si pensa sempre a dispositivi di carattere analitico finalizzati a monitorare ambiente,alimenti,organismi viventi. Oggi però integrati con l’intelligenza artificiale hanno trovato applicazioni nella riabilitazione di persone colpite da malattie neuromotorie con prospettive di sviluppo in campi correlati come lo sport e la mobilità sostenibile, una volta che i costi saranno abbattuti e la miniaturizzazione avrà fatto i passi in avanti che oggi promette.

Un altro gruppo di Ricerca di Sapienza sta lavorando ad una innovazione nella elettromiografia oggi basata su elettrodi commerciali e caratterizzata da costi elevati ( circa 10000 euro),ma purtroppo non personalizzabile per rispondere alla variabilità delle conformazioni muscolari. L’innovazione consiste in sensori realizzati con la stampa a getto di inchiostro utilizzando una comune stampante nella quale le cartucce sono state invece caricate , anziché con l’inchiostro tradizionale, con inchiostro a nanoparticelle di argento. I sensori sono stampabili su carte flessibili in plastica commerciali personalizzabili in base alle esigenze dell’utente usando software molto comuni ed in ogni scheda ne possono essere montati fino ad 8.

https://www.uniroma1.it/en/notizia/printable-sensors-patient-oriented-approach

La matrice di sensori viene collegata al computer mediante un componente elettronico commerciale che in futuro sarà miniaturizzato. Anche per i materiali dei sensori ci sono state innovazioni: rispetto a quanto usato tradizionalmente oggi (grafene, nanofili di argento e nanotubi di carbonio): l’inchiostro a nanoparticelle di argento infatti ne supera i limiti di conduttività, riproducibilità, stabilità e costi (200 euro in tutto,stampante compresa).

Si punta a dispositivi indossabili trasferibili all’ambito clinico e sportivo

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