Creato nuovo chip neurale che classifica 2 miliardi di immagini al secondo

Credito: Az1975, Pixabay, ID: 7093865

Un chip che “classifica 2 miliardi di immagini al secondo” viene descritto in un nuovo comunicato emesso dall’Università della Pennsylvania[1] in relazione ad un nuovo studio intitolato “Una rete neurale profonda fotonica su chip per la classificazione delle immagini” e pubblicato su Nature.[2]

Tecnologie di intelligenza artificiale per la classificazione delle immagini

Secondo quanto riferisce il comunicato, attualmente le tecnologie di intelligenza artificiale dedicate alla classificazione delle immagini possono eseguire miliardi di calcoli al secondo. Si tratta di una velocità che è sufficiente per gran parte delle applicazioni ma ci sono casi, come quelli relativi alla classificazione delle immagini in movimento oppure dell’identificazione di oggetti 3D, che stanno letteralmente spingendo i limiti computazionali odierni. In molti di questi casi c’è bisogno di ancora più potenza.
Il problema è sempre lo stesso: i chip odierni fanno i loro calcoli uno dopo l’altro, in una sorta di pianificazione lineare, come riferisce il comunicato.

Nuovo chip scalabile

I ricercatori dell’Università della Pennsylvania hanno quindi pensato di creare un nuovo chip scalabile che classifica e riconosce le immagini in maniera pressoché istantanea. I ricercatori hanno cercato di migliorare in particolare quattro caratteristiche: la conversione dei segnali ottici in segnali elettrici, la conversione dei dati di input in formato binario, i moduli della memoria di grandi dimensioni e la modalità di calcolo lineare.

Rete neurale ottica profonda

Per fare questo hanno fatto ricorso ad una rete neurale ottica profonda implementata su un chip da 9,3 millimetri quadrati. Il chip è formato da molti “strati neuronali” che vanno a limitare la struttura del cervello umano. Ogni passaggio delle informazioni attraverso i livelli di questa rete permettono di classificare l’immagine in una delle categorie che l’algoritmo ha già appreso. L’elaborazione delle informazioni risulta molto rapida tanto che l’algoritmo riesce a classificare un’immagine in circa mezzo nanosecondo (un nanosecondo è un miliardesimo di secondo).

Alcolo per propagazione

“Il nostro chip elabora le informazioni attraverso ciò che chiamiamo ‘calcolo per propagazione’, il che significa che, a differenza dei sistemi clock-based, i calcoli avvengono quando la luce si propaga attraverso il chip”, spiega Firooz Aflatouni, professore associato di ingegneria elettrica e dei sistemi che ha realizzato lo studio insieme allo studente laureato Alexander J. Geers.

Chip può elaborare direttamente il segnale ottico

Il ricercatore spiega che lui e il suo team stanno provando anche a saltare la fase della conversione dei segnali ottici in segnali elettrici in quanto il chip può elaborare direttamente il segnale ottico. Ciò rende la tecnologia molto più veloce. Inoltre il chip, spiega Ashtiani, non ha neanche bisogno di memorizzare le informazioni e ciò elimina il bisogno dell’unità di memoria che memorizza le immagini, cosa che, oltre a velocizzare la stessa tecnologia, aumenta anche la privacy dei dati.

Note e approfondimenti

  1. Penn Engineers Create Chip That Can Process and Classify Nearly Two Billion Images per Second – Penn Engineering Blog
  2. An on-chip photonic deep neural network for image classification | Nature (DOI: 10.1038/s41586-022-04714-0)

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