Cosa vecchia è nuova di nuovo

Riscoprire il nuovo nel vecchio una rivoluzione della moda

Credito: Light Matters

Ciò che è vecchio è nuovo di nuovo. Almeno, se stiamo parlando di calcolo analogico. Nel momento in cui senti la frase “calcolo analogico”, potresti perdonare il pensiero che stiamo parlando degli hipster del mondo della tecnologia. Le persone che preferiscono il vinile a Spotify. Quelle che vogliono riportare le macchine da scrivere al posto dei word processor, o quelle che apprezzano le note scritte a mano più di quelle generate da ChatGPT.

Niente potrebbe essere più lontano dalla verità.

Con “analogico” intendiamo computer che, a differenza dei modelli digitali, non funzionano rappresentando valori come zero o uno. Al contrario, i computer analogici rappresentano valori in varie grandezze fisiche, come tensione o dinamica dei fluidi. È vero, questi tipi di macchine non sono attualmente di moda, ma non fraintendere, questi computer sono stati responsabili di alcuni dei maggiori progressi dell’umanità.

“I computer analogici, che hanno avuto il loro periodo d’oro dal 1935 al 1980, ci hanno aiutato a raggiungere la Luna, progettare aeromobili a getto, modellare la rete elettrica nordamericana e progettare strade, ponti e centinaia di altre importanti applicazioni di ingegneria”, afferma Dag Spicer, curatore anziano presso il Computer History Museum di Mountain View, in California.

Sebbene sia naturale essere scettici riguardo al termine “analogico” nel mondo digitalizzato di oggi, il calcolo analogico sta tornando di moda non per nostalgia, ma per utilità.

Con l’inizio della rivoluzione dell’intelligenza artificiale (IA), aziende e tecnologi cercano sempre più dispositivi ad alta efficienza energetica e ad alta densità di informazioni che possano superare le limitazioni dei chip semiconduttori attuali. Grazie ai loro benefici peculiari, i computer analogici potrebbero fornire la soluzione che stanno cercando.

“I sistemi analogici stanno già superando i prodotti digitali”, afferma Dave Fick, cofondatore e CEO di Mythic (https://mythic.ai/), un’azienda che produce processori analogici per applicazioni di IA.

Torna in cima

Perché Analogico? Perché Adesso?

Una delle principali ragioni per cui alcuni si stanno rivolgendo all’analogico ha a che fare con la scala di Dennard.

La scala di Dennard è una legge di scala nel mondo dei semiconduttori che afferma che, man mano che i transistor si riducono di dimensione, consumano meno potenza ma forniscono la stessa quantità di capacità di calcolo.

Per decenni, fin dalla formulazione della legge nel 1974, la scala di Dennard si è mantenuta vera. Grazie alla legge di Moore, che afferma che il numero di transistor che possono essere posizionati su un chip raddoppia circa ogni due anni, siamo diventati molto bravi a costruire chip sempre più piccoli pieni di transistor, ognuno dei quali (grazie alla scala di Dennard) aveva la stessa quantità di potenza di calcolo del suo controparte più grande. Di conseguenza, i nostri chip sono diventati molto più potenti nel tempo.

Tuttavia, nel 2005, la scala di Dennard ha iniziato a rompersi man mano che abbiamo iniziato a costruire transistor a livello nanometrico. È diventato più difficile far funzionare i chip a frequenze più elevate continuando a usare una tecnologia conveniente per raffreddarli adeguatamente, erodendo i vantaggi forniti dall’incapsulare più transistor su chip.

Questo può influire sull’efficacia del calcolo digitale rispetto al calcolo analogico.

Il calcolo digitale utilizza molti più dispositivi per eseguire calcoli semplici rispetto al calcolo analogico. Ad esempio, per eseguire una moltiplicazione scalare in digitale è necessario un grande progetto di moltiplicazione con centinaia di transistor. Lo stesso risultato può essere ottenuto nel calcolo analogico con una resistenza e una giunzione elettrica.

Grazie al deterioramento della scala di Dennard, in certe circostanze potrebbe essere possibile e più vantaggioso utilizzare il calcolo analogico. Ciò perché la tecnologia analogica utilizza l’intero intervallo operativo di un dispositivo elettronico, a differenza della tecnologia digitale, il che significa che un singolo dispositivo può rappresentare più di un bit di informazione.

“Il calcolo analogico consente una densità di informazioni tremenda, permettendo di avere fino a 27 bit di informazione su un unico filo, garantendo un’incredibile efficienza energetica e prestazioni”, afferma Fick. Di conseguenza, sono necessari meno dispositivi analogici per elaborare la stessa quantità di informazioni rispetto a un gruppo di dispositivi digitali.

Tuttavia, ciò richiede compromessi. Mentre l’analogico ha alcuni vantaggi unici, il calcolo digitale nel suo complesso è molto più prevedibile in termini di accuratezza e affidabilità rispetto all’analogico. È anche altamente flessibile e programmabile.

Ciò ci fa chiedere: La tecnologia informatica digitale che abbiamo oggi non è superiore all’analogica in tutti gli aspetti? Dopotutto, l’analogico non è retrogrado?

Non esattamente.

“La tecnologia analogica e digitale fa scelte diverse e ha costi e benefici diversi”, spiega Bruce MacLennan, professore di ingegneria elettrica e informatica all’Università del Tennessee, Knoxville.

In realtà, la tecnologia analogica è particolarmente interessante nelle applicazioni in cui è importante un’alta densità di informazioni e queste informazioni sono rappresentate da numeri reali anziché da bit. Ecco perché aziende come Mythic puntano sull’analogico come modo per mantenere la rivoluzione dell’IA a pieno regime, anche quando si verificano problemi come la riduzione della legge di Dennard.

“È più importante che mai utilizzare tecniche di progettazione innovative, anziché fare affidamento sul restringimento del processo al silicio per migliorare l’efficienza energetica e le prestazioni”, afferma Fick.

Torna in cima

Intelligenza analogica

Qual è il motivo della scommessa di Mythic? Si scopre che determinate applicazioni di intelligenza artificiale si prestano particolarmente bene al calcolo analogico.

“La maggior parte della domanda di soluzioni analogiche si concentra sulle applicazioni AI edge, in particolare quelle che richiedono la visione artificiale per casi d’uso come il riconoscimento delle immagini e il tracciamento degli oggetti”, afferma Fick.

Un esempio sono i droni. I droni utilizzati per la consegna di pacchi e l’agricoltura devono elaborare contemporaneamente più reti neurali profonde in tempo reale. Allo stesso tempo, però, devono anche essere efficienti in termini di consumo energetico per prolungare i tempi di volo. Con la riduzione della legge di Moore, l’analogico diventa una soluzione sempre più valida.

E c’è una ragione per questo.

“I casi d’uso più promettenti per la tecnologia analogica sono le applicazioni che coinvolgono grandi insiemi di numeri reali”, afferma MacLennan. Grandi reti neurali artificiali che alimentano l’IA avanzata soddisfanno le esigenze. Tali reti simulano le capacità di calcolo del cervello umano che, secondo MacLennan, “possono essere caratterizzate come elaborazione analogica massicciamente parallela e a bassa precisione”.

Ecco che tipo di caso d’uso viene richiesto alle aziende di intelligenza artificiale che cercano di acquistare quantità sempre maggiori di calcolo.

Nell’esempio di Mythic, l’azienda sostiene che il suo Analog Matrix Processor (AMP) fornisce la stessa potenza di calcolo di una delle unità di elaborazione grafica (GPU) tanto richieste nel mondo dell’IA, consumando solo un decimo dell’energia. Quando si tratta di visione artificiale, l’azienda ritiene che l’analogico possa competere con il digitale.

“Sarà molto difficile per i sistemi digitali riuscire a tenere il passo con i processori analogici nei prossimi anni”, afferma Fick. Secondo lui, il chip analogico M1076 di Mythic immagazzina 80 milioni di pesi direttamente sul chip, “il che lo rende la soluzione di elaborazione a latenza più bassa per la visione artificiale, superando tutti i sistemi digitali della sua classe”. Secondo i sostenitori come Fick, se i problemi del calcolo digitale presentano ostacoli alle ulteriori migliorie di prestazioni e scala, il calcolo analogico potrebbe offrirci un modo per mantenere la rivoluzione dell’IA in corso.

Tuttavia, il calcolo analogico ha anche dei lati negativi.

“È più difficile e costoso ottenere calcoli ad alta precisione con dispositivi analogici, che richiedono una fabbricazione più accurata rispetto ai dispositivi digitali”, afferma MacLennan. Con la tecnologia digitale, è sufficiente aggiungere bit per migliorare le prestazioni, il che è più economico dei costi moltiplicativi di tecniche più avanzate a livello di produzione. Anche gli sostenitori dell’analogico riconoscono che c’è un tempo e un luogo per preferire l’analogico rispetto al digitale.

“Poiché i computer analogici non sono così facilmente programmati come quelli digitali, la tecnologia analogica è adatta soprattutto a casi d’uso – come le reti neurali artificiali – in cui è richiesta una classe ristretta di calcoli”, afferma MacLennan.

Torna in cima

Il matrimonio tra fisico e digitale

Alcuni sostenitori dell’analogico sono perplessi che si possa anche tracciare una linea tra il calcolo analogico e quello digitale.

“Dobbiamo dire che viviamo in un mondo analogico”, afferma Spicer. “Anche i sistemi digitali sono in realtà sistemi analogici, solo con soglie analogiche predefinite per gli uni e gli zeri digitali.” Cita l’esempio dell’iPhone, un dispositivo che combina microprocessori digitali con una serie di sistemi analogici come accelerometri, un microfono, altoparlanti e un giroscopio.

Il vero valore dell’analogico arriva dal matrimonio tra intelligenza artificiale e mondo fisico.

Quest’anno, c’è stata molta discussione su ChatGPT e sul potere degli strumenti di IA generativa che ci aiutano a comunicare con le macchine utilizzando solo il linguaggio naturale. Tuttavia, questo è solo un ponte verso qualcosa di molto più grande di interagire con un chatbot. Gli sviluppi dell’IA ci permettono ora un’interfaccia semplice, facile e utilizzabile con macchine di qualsiasi tipo, comprese quelle fisiche.

Questa include la prossima generazione di macchine fisiche in costruzione da parte di aziende come Tesla (https://www.tesla.com) e Figure (https://www.figure.ai/), entrambe stanno creando robot umanoidi da utilizzare nelle fabbriche.

“[Analogici] si competono meglio nei casi in cui dimensioni ridotte e basso consumo di energia sono vantaggiosi, come nei robot autonomi e nei droni”, dice MacLennan. In altre parole, nelle stesse strutture che stiamo utilizzando per unire le meraviglie digitali dell’intelligenza artificiale con l’azione nel mondo fisico.

Quindi sembra che la tecnologia analogica di oggi non sia un concorrente del digitale, ma un complemento ad esso. Resta da vedere se il calcolo digitale può superare o aggirare il deterioramento della scala di Denning, ma in ogni caso la tecnologia analogica riempie specifici e importanti vuoti.

“La tecnologia analogica appare ovunque in cui un sistema digitale deve interfacciarsi con il mondo esterno”, dice Spicer. “Le tecniche analogiche del passato stanno venendo riscoperte e reimplementate in silicio.”

* Ulteriori letture

Abdul, A. Bite-Size Science: Il ritorno del calcolo analogico, un breve sguardo all’ultima innovazione nel calcolo quantistico, The Tufts Daily, 10 marzo 2023, https://bit.ly/3Ykz6Wf

Platt, C. L’incredibile ritorno del calcolo analogico zombi, WIRED, 30 marzo 2023, https://www.wired.com/story/unbelievable-zombie-comeback-analog-computing/

Zewe, A. Q&A: Neil Thompson sul calcolo di potenza e innovazione, Massachusetts Institute of Technology, 24 giugno 2022, https://news.mit.edu/2022/neil-thompson-computing-power-innovation-0624

Torna all’inizio

Autore

Logan Kugler è un tecnologo freelance con sede a Tampa, Florida. È un collaboratore regolare di Communications e ha scritto per quasi 100 importanti pubblicazioni.

©2023 ACM 0001-0782/23/11

È consentito copiare digitalmente o su supporto cartaceo parte o tutto questo lavoro per uso personale o in classe senza alcun costo, a condizione che le copie non siano fatte o distribuite a scopo di lucro o vantaggio commerciale e che le copie riportino questa notifica e la citazione completa nella prima pagina. Il copyright per componenti di questo lavoro di altri proprietari rispetto all’ACM deve essere rispettato. È consentito riassumere con citazione. Per copiare diversamente, ripubblicare, inviare a server o distribuire in elenchi, è necessario ottenere preventivamente un’autorizzazione specifica e/o il pagamento di una tariffa. Richiedi l’autorizzazione a pubblicare a oppure a faxare al numero (212) 869-0481.

La Digital Library è pubblicata dall’Association for Computing Machinery. Copyright © 2023 ACM, Inc.