Dalla fotonica nei chip al quantum computing, Intel mostra l’IT del futuro

All’Intel Labs Day 2020 si è parlato dei progressi sui più fronti più sperimentali dell’IT, tra cui anche Neuromorphic Computing, Confidencial Computing e Machine Programming

Intel Labs Day 2020 Rich Uhlig
Rich Uhlig, Intel senior fellow, Vice President e director degli Intel Labs

Intel ha tenuto nei giorni scorsi l’evento Intel Labs Day 2020 dedicato ai più recenti progressi della ricerca sui più fronti più innovativi e sperimentali dell’IT, in particolare fotonica integrata, neuromorphic computing, quantum computing, confidencial computing e machine programming.

L’evento, intitolato “In Pursuit of 1000X: Disruptive Research for the Next Decade in Computing”, è stato condotto da Rich Uhlig, Intel senior fellow, vice president and director of Intel Labs, affiancato di volta in volta dagli esperti delle singole aree di ricerca.

Fotonica nel silicio, obiettivo decongestionare i Data Center

Per quanto riguarda l’Integrated Photonics, l’obiettivo è rendere scalabile l’integrazione della fotonica nei chip di silicio, raggiungendo bassi costi e alti volumi di produzione. Un risultato che sareebbe fondamentale nei Data Center per superare i limiti di prestazione dell’input/output (I/O) elettrico con il crescere dei carichi di lavoro associati ai dati, che richiedono grande potenza di calcolo e congestionano il traffico di rete. Intel ha dimostrato avanzamenti nei componenti chiave di questa tecnologia, compresa la miniaturizzazione, aprendo la strada verso una più stretta integrazione fra le tecnologie ottiche e quelle del silicio.

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All’Intel Labs Day 2020 si è parlato di progressi fondamentali in vari componenti – generazione di luce, amplificazione, rilevamento, modulazione, circuiti di interfacciamento CMOS (complementary metal-oxide semiconductor) e integrazione dei pacchetti – che sono essenziali per ottenere una fotonica integrata. Un prototipo mostrato all’evento presenta uno stretto accoppiamento fra fotonica e CMOS, essenziale per una futura piena integrazione dell’ottica fotonica con il silicio.

Computing Neuromorfico, Intel collabora con l’Istituto Italiano di Tecnologia IIT

Il Neuromorphic Computing è invece un ripensamento da zero delle architetture informatiche, basato sui progressi delle neuroscienze, per creare processori che funzionino più come il cervello umano che come i computer tradizionali. I sistemi neuromorfici riproducono le modalità di organizzazione, comunicazione e apprendimento dei neuroni umani a livello hardware. Intel sta lavorando in questo campo soprattutto per produrre sistemi AI “edge” energeticamente efficienti, e ha creato nel 2018 la Intel Neuromorphic Research Community, di cui all’Intel Labs Day 2020 sono stati spiegati i progressi. Sia in termini di crescita – oltre 100 membri, i più recenti dei quali sono Lenovo, Logitech, Mercedes-Benz e Prophesee – sia in termini di risultati nei test su Loihi, il chip Intel per la ricerca neuromorfica.

Intel iCub demo Intel Labs Day 2020
Un momento della demo su iCub (Credit: Intel Corporation)

Intel all’evento ha parlato in particolare di “risultati consistenti” nell’imitazione del sistema olfattivo umano e nel rilevamento tattile nella robotica, e di nuovi benchmark raggiunti nel riconoscimento di comandi vocali e dei gesti, nel recupero di immagini, nella risoluzione di problemi di ottimizzazione e ricerca, e nella robotica. E ha mostrato alcune demo tra cui una sulla collaborazione con l‘Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) per il funzionamento di più abilità cognitive in esecuzione contemporaneamente su Loihi nella piattaforma robotica iCub di IIT. Tra queste il riconoscimento degli oggetti con apprendimento rapido, la consapevolezza spaziale rispetto a tali oggetti e il processo decisionale in tempo reale in risposta all’interazione umana.

Quantum Computing, un nuovo chip per il controllo criogenico

Passando al Quantum Computing, all’Intel Labs Day 2020 si è parlato soprattutto di quanto ci vorrà ad avere applicazioni pratiche quotidiane di queste tecnologie.

Uno dei maggiori problemi è la scalabilità. Gli attuali sistemi quantici utilizzano elettronica a temperatura ambiente con molti cavi coassiali diretti verso il chip qubit all’interno di un refrigeratore a diluizione. Con questo approccio non si può gestire un alto numero di qubit a causa delle dimensioni, del costo, del consumo energetico e del carico termico del refrigeratore.

Per risolvere il problema Intel aveva presentato lo scorso febbraio Horse Ridge, un chip per il controllo criogenico che sostituisce rack e cavi di supporto alla macchina quantica con un SoC (System-on-Chip), e all’Intel Labs Day ha presentato Horse Ridge II, che basandosi sulla capacità “qubit drive” del SoC di generare impulsi a radiofrequenza per manipolare lo stato del qubit, presenta due nuove funzioni di controllo – capacità di leggere lo stato corrente del qubit, e capacità di controllare simultaneamente il potenziale di molte porte di qubit – aprendo la strada a un’ulteriore integrazione nel SoC di controlli elettronici esterni che operano all’interno del refrigeratore criogenico. L’aggiunta di un microcontrollore programmabile all’interno del circuito integrato consente inoltre a Horse Ridge II di fornire più flessibilità e controlli sofisticati nell’esecuzione delle tre funzioni di controllo.

Machine Programming, ControlFlag aiuta gli sviluppatori nel debugging

Altro tema approfondito all’evento Intel Labs Day 2020 è stato il Confidential Computing, una tecnica del Cloud Computing che isola i dati sensibili in una sezione protetta delle CPU per elaborarli senza decrittarli. Intel in questo campo sta lavorando su due nuove tecnologie – federated learning e homomorphic encryption – per aumentare ulteriormente il camp di applicazione del confidential computing, e all’Intel Labs Du ha presentato insieme a vari partner il Private AI Collaborative Research Institute, per sviluppare tecnologie innovative di privacy e trust per applicazioni di AI decentralizzata.

Infine il Machine Programming: all’evento Intel ha presentato ControlFlag, un sistema di ricerca per il machine programming in grado di rilevare autonomamente gli errori di codice, e assistere gli sviluppatori di software nell’impegnativo compito del debugging. Nei test preliminari, ControlFlag ha istruito e appreso nuovi difetti su oltre 1 miliardo di linee di codice non categorizzato simili a quelle di un codice di produzione.

“Pensiamo che ControlFlag sia un potente nuovo strumento in grado di ridurre drasticamente il tempo e il denaro necessari per valutare e ed effettuare il debugging dei codici. Secondo gli studi, gli sviluppatori di software spendono circa il 50% del loro tempo per le attività di debugging. Con ControlFlag, e sistemi simili a questo, ci auguriamo che i programmatori risparmino tempo per il debugging e abbiano più tempo per esprimere idee nuove e creative per le macchine”, ha detto Justin Gottschlich, principal scientist and director/founder of Machine Programming Research di Intel Labs.

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