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I ricercatori dell'Istituto di fisica e tecnologia di Mosca, assieme i loro colleghi tedeschi e olandesi, hanno sviluppato prototipi di computer di archiviazione dati ad alta efficienza energetica.

I ricercatori dell'Istituto di fisica e tecnologia di Mosca, assieme i loro colleghi tedeschi e olandesi, hanno raggiunto la magnetizzazione dei materiali creando brevi tempistiche a un costo energetico minimo. L'articolo è stato pubblicato sulla rivista Nature. (1)

Il rapido sviluppo della tecnologia dell'informazione richiede dispositivi di archiviazione dei dati controllati da meccanismi quantistici senza perdite di energia. Il mantenimento dei data center consuma (2) oltre il 3% della potenza generata in tutto il mondo e questa cifra è in crescita. (3) Mentre la scrittura e la lettura di informazioni rappresenta un collo di bottiglia per lo sviluppo IT, le leggi fondamentali della natura in realtà non vietano l'esistenza di una memorizzazione dei dati rapida ed efficiente dal punto di vista energetico.

Il modo più affidabile per archiviare i dati è codificarli come zeri binari e uno, che corrispondono agli orientamenti dei magneti microscopici, noti come spin, in materiali magnetici. Ecco come un disco rigido del computer memorizza le informazioni. Per passare un po' tra i suoi due stati di base, viene remagnetizzato tramite un impulso di campo magnetico. Tuttavia, questa operazione richiede molto tempo ed energia.

Un nuovo computer, ispirato al cervello, chiamato EmoNet fornisce importanti indizi su come le immagini influenzano le emozioni.

Un computer potrebbe, a prima vista, distinguere tra un'immagine gioiosa e una deprimente? Potrebbe distinguere, in pochi millisecondi, una commedia romantica da un film horror?

Sì, e così anche il tuo cervello, secondo una ricerca pubblicata dai neuroscienziati dell'Università del Colorado Boulder.

“La tecnologia di apprendimento automatico si sta specializzando sempre di più nel riconoscere il contenuto delle immagini e nel decifrare la tipologia di un oggetto”, ha detto l'autore senior Tor Wager, (1) che ha lavorato allo studio mentre era professore di psicologia e neuroscienze alla CU Boulder. “Attualmente siamo giunti a un nuovo traguardo: la tecnologia riesce a riconoscere le emozioni”.

L'articolo, pubblicato sulla rivista Science Advances, (2) segna un importante passo avanti nell'applicazione delle “reti neurali” - sistemi informatici modellati sul cervello umano – e nello studio delle emozioni. Inoltre, fornisce indizi particolarmente interessanti su come e dove le immagini sono rappresentate nel cervello umano suggerendo che ciò che vediamo, anche se brevemente, potrebbe avere un impatto maggiore e più rapido sulle nostre emozioni di quanto potremmo supporre.

Macchina di calcolo che elaborando i dati alla velocità della luce. Il risultato apre importanti prospettive per lo sviluppo di tecnologie applicabili a numerosi ambiti disciplinari: dal sequenziamento genico, alla generazione di bit-coin e password sicure.

Lo studio, condotto da un gruppo di ricerca del Dipartimento di fisica della Sapienza e dell'Istituto dei sistemi complessi del Cnr, è pubblicato sulla rivista Physical Review Letters.

Trovare il tragitto più corto che collega molte città, confrontando i numerosi e diversi percorsi, è un compito che diventa sempre più arduo al crescere del numero di città da visitare. Calcoli di ottimizzazione combinatoria, simili a questo, sono molto frequenti nella quotidianità, nella scienza e nell'ingegneria, ma sono difficilmente trattabili su larga scala dai computer tradizionali.

Lo sviluppo di nuovi sistemi hardware che possano risolvere efficacemente complesse ottimizzazioni è una delle sfide della scienza moderna. Una direzione promettente è quella di codificare tali problemi in modelli di Ising, modelli fisico-matematici definiti da un insieme finito di variabili (spin), che possano essere risolti da specifici processori ottici, definite macchine di Ising. Queste macchine di calcolo codificano lo stato delle variabili e le loro connessioni nell'ampiezza e nella fase del campo elettromagnetico. Elaborando i dati alla velocità della luce attraverso diversi canali spaziali e di frequenze, promettono di essere estremamente più rapide di quelle elettroniche.

Il team di ricerca del Dipartimento di fisica della Sapienza e dell'Istituto dei sistemi complessi del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Isc), costituito da Davide Pierangeli e Giulia Marcucci e coordinato da Claudio Conti, ha progettato e realizzato sperimentalmente la più grande macchina di Ising mai dimostrata prima. Il risultato, pubblicato sulla rivista Physical Review Letters, apre importanti prospettive per lo sviluppo di tecnologie future.