PROCESSORI NEUROMORFICI ANALOGICI

I moderni sistemi di intelligenza artificiale hanno dimostrato capacità sovrumane in un numero sempre crescente di campi, tra cui la programmazione informatica, la scoperta di farmaci e la generazione di testi. Per spingere i limiti di ciò che le reti neurali profonde possono raggiungere, vengono progettate reti neurali profonde sempre più grandi. Tuttavia, questo paradigma "bigger is better" non può essere seguito indefinitamente per due motivi principali: (I) l'energia consumata dalle DNN è già difficilmente sostenibile (II) le loro prestazioni non crescono linearmente con la potenza computazionale usata. In questo contesto, l'analogico sta vivendo una rinascita per lo sviluppo di processori veloci ed energeticamente efficienti, che consentono l'uso di strumenti di AI in scenari con risorse limitate.

Questo corso tratterà i fondamenti del calcolo analogico con particolare attenzione ai circuiti elettronici e fotonici per le applicazioni neuromorfiche. Il corso tratterà i seguenti argomenti:

- Introduzione alla computazione analogica, primi computer elettronici analogici e processori digitali di Von Neumann.
- Brain-inspired computing: deep learning, reti neurali spiking e reservoir computing
- Circuiti elettronici per l'IA: in-memory computing, processori spiking e traverse di Memristor
- Reti neurali fotoniche, laser spiking e photonic reservoirs