Una nuova ricerca potrebbe migliorare le prestazioni dell’intelligenza artificiale e dei computer quantistici

Un team guidato da Twin Cities dell’Università del Minnesota ha sviluppato un nuovo diodo superconduttore, un componente chiave nei dispositivi elettronici, che potrebbe aiutare a espandere i computer quantistici per uso industriale e migliorare le prestazioni dei sistemi di intelligenza artificiale.

L’articolo è pubblicato su Nature Communications, una rivista scientifica sottoposta a peer review che si occupa di scienze naturali e ingegneria.

Un diodo consente alla corrente di fluire in un modo ma non nell'altro in un circuito elettrico. Serve essenzialmente come metà di un transistor, che è l'elemento principale nei chip dei computer. I diodi sono generalmente realizzati con semiconduttori, sostanze con proprietà elettriche che costituiscono la base della maggior parte dei dispositivi elettronici e dei computer, ma i ricercatori sono interessati a realizzarli con superconduttori, che hanno inoltre la capacità di trasferire energia senza perdere potenza lungo il percorso.

Rispetto ad altri diodi superconduttori, il dispositivo dei ricercatori è più efficiente dal punto di vista energetico, può elaborare più segnali elettrici contemporaneamente e contiene una serie di porte per controllare il flusso di energia, una caratteristica che non è mai stata integrata prima in un diodo superconduttore.

"Vogliamo rendere i computer più potenti, ma ci sono alcuni limiti che presto raggiungeremo con i materiali e i metodi di fabbricazione attuali", ha affermato Vlad Pribiag, autore senior dell'articolo e professore associato presso la School of Computer dell'Università del Minnesota. Fisica e Astronomia. "Abbiamo bisogno di nuovi modi per sviluppare i computer, e una delle maggiori sfide per aumentare la potenza di calcolo in questo momento è che dissipano così tanta energia. Quindi, stiamo pensando a come le tecnologie superconduttrici potrebbero aiutare in questo."

I ricercatori dell'Università del Minnesota hanno creato il dispositivo utilizzando tre giunzioni Josephson, realizzate inserendo pezzi di materiale non superconduttore tra i superconduttori. In questo caso, i ricercatori hanno collegato i superconduttori con strati di semiconduttori. Il design unico del dispositivo consente ai ricercatori di utilizzare la tensione per controllare il comportamento del dispositivo.

Il loro dispositivo ha anche la capacità di elaborare più segnali in ingresso, mentre i diodi tipici possono gestire solo un ingresso e un'uscita. Questa caratteristica potrebbe avere applicazioni nel calcolo neuromorfico, un metodo di ingegneria dei circuiti elettrici per imitare il modo in cui funzionano i neuroni nel cervello per migliorare le prestazioni dei sistemi di intelligenza artificiale.

"Il dispositivo che abbiamo realizzato ha un'efficienza energetica prossima alla più alta mai dimostrata e, per la prima volta, abbiamo dimostrato che è possibile aggiungere cancelli e applicare campi elettrici per regolare questo effetto", ha spiegato per primo Mohit Gupta. autore dell'articolo e un dottorato di ricerca. studente presso la Scuola di Fisica e Astronomia dell'Università del Minnesota. "Altri ricercatori hanno già realizzato dispositivi superconduttori, ma i materiali che hanno utilizzato erano molto difficili da fabbricare. Il nostro progetto utilizza materiali che sono più adatti all'industria e offrono nuove funzionalità."

Il metodo utilizzato dai ricercatori può, in linea di principio, essere utilizzato con qualsiasi tipo di superconduttore, rendendolo più versatile e più facile da usare rispetto ad altre tecniche nel campo. Grazie a queste qualità, il loro dispositivo è più compatibile per le applicazioni industriali e potrebbe contribuire ad ampliare lo sviluppo di computer quantistici per un uso più ampio.

"Al momento, tutte le macchine per il calcolo quantistico disponibili sono molto basilari rispetto alle esigenze delle applicazioni del mondo reale", ha affermato Pribiag. "L'espansione è necessaria per avere un computer sufficientemente potente da affrontare problemi utili e complessi. Molte persone stanno ricercando algoritmi e casi d'uso per computer o macchine IA che potrebbero potenzialmente superare i computer classici. Qui stiamo sviluppando il hardware che potrebbe consentire ai computer quantistici di implementare questi algoritmi. Ciò dimostra il potere delle università di seminare queste idee che alla fine si fanno strada nell’industria e vengono integrate in macchine pratiche”.