Un chip con 7.378 neuroni fotonici integra memoria e calcolo e viene sperimentato nella navigazione autonoma dei droni. FLARE mostra una possibile strada verso un’AI più veloce ed efficiente.
La prossima rivoluzione dell’intelligenza artificiale potrebbe non passare soltanto da processori più grandi, ma da un’idea molto più radicale: smettere di spostare continuamente i dati tra memoria e unità di calcolo. È il problema affrontato da FLARE, una nuova architettura di calcolo fotonico sviluppata alla Tsinghua University e descritta il 27 agosto 2026 su Nature Sensors.
Il risultato merita attenzione perché non è soltanto una simulazione. I ricercatori hanno realizzato un chip monolitico multicore con 7.378 neuroni fotonici e lo hanno inserito in un sistema capace di elaborare informazioni per la navigazione autonoma di droni da competizione. La luce non viene impiegata soltanto per trasportare dati: diventa parte integrante del processo con cui la macchina percepisce, conserva informazioni e decide.
Il collo di bottiglia invisibile dell’intelligenza artificiale
I computer tradizionali sono costruiti attorno a una separazione fondamentale: da una parte la memoria, dall’altra il processore. Quando un sistema di AI lavora su enormi quantità di informazioni, una parte significativa dell’energia e del tempo viene consumata proprio nello spostamento dei dati tra queste due aree.
FLARE prova a dissolvere questo confine. Il sistema combina meccanismi fotonici ed elettronici e realizza neuroni riconfigurabili capaci di possedere contemporaneamente memoria a lungo termine e dinamiche a breve termine.
Visualizzazione editoriale Alfa Network del concetto di calcolo fotonico integrato. Immagine originale.
Una memoria che vive dentro il calcolo
Secondo il lavoro pubblicato su Nature Sensors, il chip mantiene informazioni nella memoria a lungo termine per una media di 7,45 secondi, conservando nello stesso tempo dinamiche a breve termine nell’ordine dei gigahertz. Tsinghua University indica una risposta fino a 4 GHz.
La differenza concettuale è importante. In un sistema convenzionale i dati vengono letti, trasferiti, elaborati e nuovamente memorizzati. Qui memoria, elaborazione e propagazione del segnale diventano parti dello stesso meccanismo fisico.
Settemilatrecentosettantotto neuroni e dieci core
Il prototipo monolitico integra 7.378 neuroni di memoria fotonica. I ricercatori hanno poi costruito una rete FLARE multilivello composta da dieci core. La dimostrazione più spettacolare riguarda la visione artificiale per un drone da corsa: il sistema ha elaborato le immagini, esplorato l’ambiente e adattato il comportamento durante la navigazione autonoma.
Il paper riporta un costo energetico di sistema pari a 61,87 attojoule per operazione. È un valore sperimentale riferito alla specifica architettura descritta nello studio, quindi non va trasformato automaticamente in un confronto diretto con una GPU commerciale completa. Mostra però il potenziale della fotonica quando il trasferimento dei dati viene drasticamente ridotto.
Dal laboratorio alla robotica autonoma: visualizzazione editoriale Alfa Network. Immagine originale.
Perché usare la luce?
I fotoni possono propagarsi rapidamente, lavorare in parallelo su differenti canali e ridurre alcuni dei costi energetici associati alla movimentazione elettronica dei dati. Non significa che l’elettronica stia per scomparire. FLARE stesso è un sistema ibrido fotonico-elettronico. La prospettiva più realistica è una nuova generazione di acceleratori specializzati nei quali luce ed elettroni svolgono compiti differenti.
Non è ancora il processore del nostro prossimo PC
FLARE resta ricerca avanzata. Trasformare una dimostrazione di laboratorio in hardware industriale richiede affidabilità, produzione su larga scala, packaging, interfacce standard e costi sostenibili. Inoltre un acceleratore fotonico non sostituisce necessariamente CPU e GPU: può affiancarle nei compiti in cui parallelismo, latenza ed efficienza sono determinanti.
È però difficile ignorare il segnale. Dopo decenni in cui il progresso informatico è stato associato quasi esclusivamente a transistor sempre più piccoli, oggi la domanda sta cambiando: e se per costruire macchine più intelligenti dovessimo cambiare anche la fisica con cui calcolano?
FLARE offre una prima risposta concreta. Un chip che ricorda, elabora e trasmette informazioni sfruttando la luce non appartiene più soltanto alla fantascienza. È già acceso su un banco di laboratorio e ha già aiutato una macchina a orientarsi nel mondo reale.