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L'informatica con i laser potrebbe potenziare la genomica e l'intelligenza artificiale
Mentre il costo del sequenziamento del genoma di una persona precipita, la domanda per la potenza di calcolo necessaria per dare un senso alle informazioni genetiche sta crescendo. Nicholas New spera che parte di esso venga elaborato da un processore che analizza i dati utilizzando la luce laser, costruito dalla sua startup britannica, Optalisi .
New afferma che l'approccio esotico della sua azienda all'elaborazione dei dati può aggiornare notevolmente un computer convenzionale assumendo alcuni dei lavori più impegnativi in applicazioni come la genomica e la simulazione del tempo. Il lavoro grugnito può essere svolto dall'ottica, dice.
I ricercatori hanno lavorato sull'idea di utilizzare l'ottica anziché l'elettronica per elaborare i dati per decenni, con poca trazione commerciale. Ma New sostiene che ora è necessario perché produttori come Intel ammettono di non poter continuare a migliorare i chip convenzionali al ritmo di una volta (vedi Moore's Law Is Dead. Now What?).
La manipolazione dei raggi laser codificati con i dati offre una scorciatoia per alcune complicate operazioni di calcolo.
La tecnologia di Optalysys esegue una funzione matematica chiamata trasformata di Fourier codificando i dati, ad esempio una sequenza del genoma, in un raggio laser. I dati possono essere manipolati facendo in modo che le onde luminose nel raggio interferiscano tra loro, eseguendo il calcolo sfruttando la fisica della luce e generando uno schema che codifica il risultato. Il pattern viene letto da un sensore della fotocamera e reimmesso nei circuiti elettronici di un computer convenzionale. L'approccio ottico è più veloce perché ottiene in un unico passaggio ciò che richiederebbe molte operazioni di un computer elettronico, afferma New.
La tecnologia è stata resa possibile dall'industria dell'elettronica di consumo riducendo il costo dei componenti chiamati modulatori di luce spaziale, utilizzati per controllare la luce all'interno dei proiettori. L'azienda prevede di rilasciare il suo primo prodotto il prossimo anno, destinato a computer ad alte prestazioni utilizzati per l'elaborazione dei dati genomici. Prenderà la forma di una scheda PCI Express, un componente standard utilizzato per aggiornare PC o server solitamente utilizzati per i processori grafici. Optalysys sta anche lavorando a un progetto di ricerca del Pentagono che studia le tecnologie che potrebbero ridurre i supercomputer alle dimensioni di un desktop e un progetto europeo sul miglioramento delle simulazioni meteorologiche.
Startup francese Accendi , fondata all'inizio di quest'anno, ha anche realizzato un sistema che utilizza trucchi ottici per elaborare i dati trasportati dalla luce laser. L'azienda punta a un trucco utilizzato nell'apprendimento automatico che comprime le informazioni moltiplicandole con dati casuali.
Questa tecnica è utile, ma onerosa per i computer convenzionali che lavorano con grandi set di dati, afferma Laurent Daudet, chief technology officer di LightOn e professore di fisica all'Université Paris Diderot. Il suo sistema ottiene lo stesso effetto più facilmente sfruttando la dispersione casuale che si verifica naturalmente quando la luce passa attraverso un materiale traslucido.
I computer fanno davvero schifo in questo, [ma] puoi usare la natura per farlo, invece, dice Daudet. Lui e gli altri due fondatori di LightOn risultati pubblicati l'anno scorso mostrando come funziona. L'azienda sta lavorando per dimostrare che il suo sistema può eseguire anche altre operazioni e mira a mettere online un nuovo prototipo come servizio cloud con cui altri possono sperimentare, afferma Daudet.
Il tempismo è buono per queste startup. Il riconoscimento che i progetti di chip esistenti non miglioreranno più al ritmo esponenziale a cui erano abituati sta rendendo il settore più aperto a nuove idee, afferma Horst Simone , vicedirettore del Lawrence Berkeley National Laboratory. Poiché i chip convenzionali non diventano più veloci, i percorsi alternativi sembrano più attraenti, afferma Simon.
Tali percorsi alternativi includono computer quantistici e progetti di chip specializzati per l'IA, nonché sistemi di elaborazione ottici. Simon dubita che la tecnologia ottica prenderà il sopravvento su tutti i tipi di elaborazione, ma afferma che potrebbe finalmente trovare un posto pratico. Potrebbero esserci applicazioni di nicchia in cui le sue prestazioni hanno un senso, dice.