La luce non si limita a trasportare informazioni. In certe condizioni, può comportarsi come una memoria. E non una memoria qualsiasi, ma un sistema capace di imitare i meccanismi con cui il cervello associa e recupera dati.
È il risultato di uno studio internazionale pubblicato su Physical Review Letters, che mette in relazione fisica quantistica e modelli teorici dell’AI. Per la parte italiana hanno partecipato l’Istituto di Nanotecnologia del Consiglio nazionale delle ricerche, l’Istituto Italiano di Tecnologia e la Sapienza Università di Roma.
Memoria senza chip
Il cuore della scoperta sta in un’osservazione controintuitiva. Quando particelle di luce identiche attraversano circuiti ottici integrati, il loro comportamento collettivo replica quello di una Rete di Hopfield, un modello matematico usato per descrivere la memoria associativa.
“Invece di utilizzare chip elettronici tradizionali, abbiamo sfruttato l’interferenza quantistica, il fenomeno che si manifesta nei chip fotonici quando le particelle di luce si sovrappongono e interagiscono tra loro per codificare e recuperare informazioni”, spiega Marco Leonetti, primo ricercatore del Cnr-Nanotec e coordinatore dello studio. “In questo sistema, i fotoni non sono semplici portatori di dati, ma diventano essi stessi i ‘neuroni’ di una memoria associativa”.
Qui non c’è software che gira su hardware convenzionale. È la dinamica fisica della luce a eseguire il calcolo.
Il punto di rottura della memoria
Il gruppo di ricerca individua anche un limite strutturale. Finché il numero di informazioni resta contenuto, il sistema recupera correttamente i dati grazie alla coerenza quantistica. Oltre una certa soglia, però, l’ordine si spezza.
“Quando il numero di informazioni memorizzate è limitato, il sistema riesce a recuperarle correttamente grazie alla coerenza quantistica”, afferma Gennaro Zanfardino, primo autore dello studio. “All’aumentare dei dati, però, emerge una transizione verso una fase di black-out della memoria, in cui il sistema entra in uno stato di disordine, tecnicamente definito vetro di spin, perdendo la capacità di recupero”.
Il riferimento al vetro di spin non è casuale. Si tratta di uno dei paradigmi della fisica dei sistemi complessi, dove ordine e caos coesistono in modo non intuitivo.
Energia e prestazioni
L’aspetto tecnologico è evidente. Se la memoria e parte del calcolo emergono direttamente dall’interferenza dei fotoni, il consumo energetico può ridursi drasticamente rispetto ai data center tradizionali.
“Dispositivi di questo tipo potrebbero garantire elevate prestazioni con un consumo energetico drasticamente inferiore rispetto agli attuali data center”, osserva Luca Leuzzi, dirigente di ricerca del Cnr-Nanotec e co-autore del lavoro.
La direzione è chiara: integrare ottica quantistica e fotonica nei sistemi di AI per aumentare efficienza e velocità.
Un laboratorio in miniatura
Le implicazioni vanno oltre l’AI. La piattaforma sviluppata permette di simulare sistemi complessi e disordinati che i computer convenzionali faticano a trattare. Il lavoro si inserisce nella linea teorica che ha portato Giorgio Parisi al Nobel per la Fisica 2021, proprio per gli studi sui sistemi complessi.
“Dimostriamo che le leggi del disordine osservate nei sistemi classici emergono anche nei circuiti quantistici fotonici”, conclude Fabrizio Illuminati, direttore del Cnr-Nanotec. “La luce diventa così un vero e proprio laboratorio in miniatura, capace di esplorare i fenomeni complessi che governano sistemi naturali e artificiali, dal clima alle reti biologiche”.
Se l’elettronica ha costruito l’era digitale, la fotonica potrebbe aprire quella della memoria che nasce direttamente dalle leggi della fisica.
