Milano – Nel cuore pulsante dell’innovazione tecnologica italiana, i laboratori del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria (DEIB) del Politecnico di Milano hanno dato alla luce una creazione destinata a ridefinire i paradigmi del calcolo computazionale. Un nuovo chip, i cui dettagli sono stati svelati sulle prestigiose pagine della rivista scientifica Nature Electronics, promette di risolvere una delle sfide più ardue del nostro tempo: la crescente e insostenibile fame di energia dell’intelligenza artificiale e dei sistemi di elaborazione dati ad alte prestazioni. Il risultato è il culmine del progetto Animate (ANalogue In-Memory computing with Advanced device Technology), un’iniziativa di ricerca d’avanguardia guidata dal professor Daniele Ielmini e finanziata con un prestigioso ERC Advanced Grant nel 2022, a testimonianza del suo potenziale rivoluzionario.
Superare il “collo di bottiglia” di von Neumann: la rivoluzione del calcolo in-memoria
Per comprendere la portata di questa innovazione, è necessario fare un passo indietro e analizzare l’architettura che ha dominato l’informatica per oltre settant’anni: l’architettura di von Neumann. In un computer tradizionale, il processore (la CPU) e la memoria (la RAM) sono entità fisicamente separate. Questo implica un continuo e massiccio spostamento di dati tra le due unità per ogni singola operazione. Questo “traffico interno”, noto come il “collo di bottiglia di von Neumann”, non solo rallenta l’elaborazione, ma consuma anche una quantità enorme di energia, un problema sempre più critico nell’era dei Big Data e dell’AI.
Il team del Politecnico di Milano, con primo autore il ricercatore Piergiulio Mannocci, ha affrontato il problema alla radice, sviluppando un chip basato sul concetto di calcolo analogico in-memoria (in-memory computing). L’idea, tanto semplice quanto geniale, è quella di eseguire i calcoli direttamente dove i dati sono immagazzinati, eliminando quasi del tutto la necessità di spostarli. Immaginate di dover cucinare: invece di portare continuamente gli ingredienti dal frigorifero al piano di lavoro, poteste preparare il tutto direttamente all’interno del frigorifero. Il risparmio di tempo ed energia sarebbe evidente. Questo è, in sostanza, ciò che fa il nuovo chip: trasforma le unità di memoria da semplici magazzini passivi a centri di elaborazione attivi.
Architettura e prestazioni: come funziona il chip del futuro
Entrando nei dettagli tecnici, il dispositivo è un acceleratore analogico completamente integrato, realizzato con la consolidata tecnologia CMOS, il che ne dimostra la fattibilità su scala industriale. Il suo cuore pulsante è costituito da due array di memorie resistive programmabili (RRAM) da 64×64 celle. Queste celle combinano la stabilità delle memorie SRAM con resistori programmabili, capaci di memorizzare valori non solo come 0 o 1 (digitale), ma in un range continuo di valori (analogico).
Questa particolare architettura, supportata da circuiti analogici integrati come amplificatori operazionali e convertitori analogico-digitali, permette al chip di risolvere sistemi complessi di equazioni lineari e non lineari direttamente in memoria. I test condotti hanno dato risultati sorprendenti: il chip ha raggiunto un’accuratezza paragonabile a quella dei sistemi digitali convenzionali, ma con vantaggi schiaccianti in termini di efficienza:
- Drastica riduzione dei consumi energetici: Eliminando il “traffico” di dati, il dispendio energetico crolla. Si stima che l’addestramento di una rete neurale convenzionale produca la stessa CO2 di cinque automobili nel loro intero ciclo di vita; soluzioni come questa sono quindi cruciali per una AI sostenibile.
- Minore latenza di calcolo: Le operazioni vengono eseguite in un singolo passaggio, riducendo significativamente i tempi di risposta.
- Ingombro ridotto: L’integrazione di calcolo e memoria permette di creare dispositivi più compatti e densi.
Il concetto alla base, denominato Closed-Loop In-Memory Computing (CL-IMC), ha dimostrato di poter richiedere fino a 5.000 volte meno energia rispetto ai computer digitali a parità di accuratezza, un balzo in avanti generazionale.
Dall’AI al 6G: un orizzonte di applicazioni sconfinato
Le implicazioni di questa tecnologia sono vastissime e attraversano tutti i settori più avanzati della tecnologia moderna. “Siamo già al lavoro per trasferire questa innovazione in applicazioni nel mondo reale per ridurre i costi energetici del calcolo, soprattutto nell’ambito dell’intelligenza artificiale,” ha dichiarato il professor Daniele Ielmini. L’AI, infatti, è il campo d’applicazione più immediato: algoritmi di machine learning e reti neurali, che richiedono un’enorme potenza di calcolo, potrebbero diventare esponenzialmente più efficienti e accessibili, aprendo a una loro diffusione capillare anche in dispositivi a basso consumo come smartphone e sensori per l’Internet of Things (IoT).
Ma le potenzialità non si fermano qui. I settori che beneficeranno di questa svolta includono:
- Data Center: Attualmente responsabili di circa l’1% del consumo energetico globale (con proiezioni fino al 7% entro il 2030), i data center potrebbero ridurre drasticamente il loro impatto ambientale.
- Robotica e Veicoli a Guida Autonoma: La capacità di elaborare grandi quantità di dati in tempo reale e con basso consumo è fondamentale per sistemi autonomi più reattivi e sicuri.
- Telecomunicazioni Avanzate: Le future reti 5G e 6G, che gestiranno un volume di dati senza precedenti, necessitano di hardware più efficiente per funzionare in modo sostenibile.
- Sistemi di Navigazione e Difesa: Applicazioni critiche che richiedono calcoli complessi e risposte immediate troveranno in questa tecnologia un alleato fondamentale.
Questa innovazione, frutto anche di collaborazioni internazionali come quella con la Peking University, non solo rappresenta un’eccellenza della ricerca italiana, ma traccia una rotta precisa per il futuro dell’elettronica: un futuro in cui potenza di calcolo e sostenibilità non sono più in conflitto, ma convergono per creare un mondo digitale più intelligente, veloce e rispettoso del nostro pianeta.