Poiché l'intelligenza artificiale ha suscitato ampio interesse, i ricercatori sono concentrati sulla comprensione di come il cervello realizza la cognizione in modo da poter costruire sistemi artificiali con un'intelligenza generale paragonabile all'intelligenza umana.

Molti hanno affrontato questa sfida utilizzando la microelettronica convenzionale al silicio in combinazione con la luce. Però, la fabbricazione di chip di silicio con elementi circuitali elettronici e fotonici è difficile per molte ragioni fisiche e pratiche legate ai materiali utilizzati per i componenti.

In Lettere di fisica applicata , i ricercatori del National Institute of Standards and Technology propongono un approccio all'intelligenza artificiale su larga scala che si concentra sull'integrazione di componenti fotonici con l'elettronica superconduttiva piuttosto che con l'elettronica semiconduttiva.

"Noi sosteniamo che operando a bassa temperatura e utilizzando circuiti elettronici superconduttori, rivelatori a singolo fotone, e sorgenti luminose al silicio, apriremo un percorso verso una ricca funzionalità computazionale e una fabbricazione scalabile, " ha detto l'autore Jeffrey Shainline.

L'uso della luce per la comunicazione insieme a complessi circuiti elettronici per il calcolo potrebbe consentire sistemi cognitivi artificiali di scala e funzionalità oltre ciò che può essere ottenuto con la luce o la sola elettronica.

"Ciò che mi ha sorpreso di più è che l'integrazione optoelettronica può essere molto più semplice quando si lavora a basse temperature e si utilizzano superconduttori rispetto a quando si lavora a temperatura ambiente e si utilizzano semiconduttori, ", ha detto Shainline.

I rivelatori di fotoni superconduttori consentono il rilevamento di un singolo fotone, mentre i rivelatori di fotoni a semiconduttore richiedono circa 1, 000 fotoni. Quindi non solo le sorgenti luminose al silicio funzionano a 4 kelvin, ma possono anche essere 1, 000 volte meno luminosi delle loro controparti a temperatura ambiente e comunicano comunque in modo efficace.

Alcune applicazioni, come chip nei cellulari, richiedono di lavorare a temperatura ambiente, ma la tecnologia proposta avrebbe ancora un'ampia applicabilità per i sistemi informatici avanzati.

I ricercatori hanno in programma di esplorare un'integrazione più complessa con altri circuiti elettronici superconduttori e di dimostrare tutti i componenti che compongono i sistemi cognitivi artificiali, comprese sinapsi e neuroni.

Dimostrando che l'hardware può essere prodotto in modo scalabile, sistemi così grandi possono essere realizzati a un costo ragionevole, sarà anche importante. L'integrazione optoelettronica superconduttiva potrebbe anche aiutare a creare tecnologie quantistiche scalabili basate su qubit superconduttori o fotonici. Tali sistemi ibridi quantistici-neurali possono anche portare a nuovi modi di sfruttare i punti di forza dell'entanglement quantistico con i neuroni di picco.