Calcolo Biologico: la Nuova Frontiera per Ridurre Drasticamente il Consumo Energetico

Uno studio del 2023 dimostra la possibilità di un computing a bassissimo consumo energetico

TL;DR: Le ricerche nel campo del biocomputing e del neuromorphic computing potrebbero essere la chiave per migliorare l’efficienza energetica dei computer. Ispirandosi ai sistemi efficienti della natura, come il cervello umano, potremmo affrontare le crescenti esigenze energetiche del nostro mondo sempre più digitale.

Con l’aumento del consumo di elettricità da parte dei computer, gli scienziati stanno cercando ispirazione in una fonte improbabile per una maggiore sostenibilità: la semplice cellula biologica. Questo approccio, noto come computing biologico, potrebbe ridurre drasticamente il consumo di energia nei processi computazionali.

Un recente articolo su The Conversation ha evidenziato questo concetto, che si avvale dei sistemi efficienti della natura per affrontare una delle sfide più pressanti della computazione moderna. Mentre i data center e i dispositivi domestici consumano circa il 3% della domanda globale di elettricità, e l’intelligenza artificiale è pronta a far aumentare ancora di più questa cifra, la necessità di alternative energeticamente efficienti è più urgente che mai.

Il concetto di computing biologico si basa su un principio introdotto dallo scienziato di IBM Rolf Landauer nel 1961. Il limite di Landauer afferma che un singolo compito computazionale, come impostare un bit a zero o uno, richiede una spesa energetica minima di circa 10⁻²¹ joule (J). Anche se questa quantità sembra trascurabile, diventa sostanziale considerando i miliardi di operazioni che i computer eseguono.

Operare i computer al limite di Landauer renderebbe teoricamente trascurabile il consumo di elettricità per il calcolo e la gestione del calore. Tuttavia, c’è un importante ostacolo: per raggiungere questo livello di efficienza, le operazioni dovrebbero essere eseguite infinitamente lentamente. Nella pratica, i calcoli più rapidi portano inevitabilmente a un maggiore uso di energia.

I processori attuali operano a velocità di clock di miliardi di cicli al secondo, usando circa 10⁻¹¹J per bit – circa dieci miliardi di volte più del limite di Landauer. Questa operazione ad alta velocità è il risultato del funzionamento seriale dei computer, che eseguono un’operazione alla volta.

Per affrontare questo dilemma energetico, i ricercatori stanno esplorando un design del computer fondamentalmente diverso basato su un elaborazione massivamente parallela. Invece di fare affidamento su un singolo processore “lepre” ad alta velocità, questo approccio propone l’utilizzo di miliardi di processori “tartaruga” più lenti, ognuno dei quali impiega un intero secondo per completare il suo compito. Questo potrebbe teoricamente permettere ai computer di operare vicino al limite di Landauer, utilizzando ordini di grandezza meno energia rispetto ai sistemi attuali.

Una promettente implementazione di questa idea è la biocomputazione basata su reti, che sfrutta la potenza delle proteine motrici biologiche – le nanomacchine naturali della natura. Questo sistema prevede la codifica dei compiti computazionali in labirinti nanofabbricati di canali, tipicamente realizzati con motivi polimerici depositati su wafer di silicio. I biofilamenti, alimentati dalle proteine motrici, esplorano simultaneamente tutti i percorsi possibili attraverso il labirinto.

Ogni biofilamento ha un diametro di solo pochi nanometri e una lunghezza di circa un micrometro, agendo come un “computer” individuale codificando informazioni attraverso la sua posizione spaziale nel labirinto. Questa architettura è particolarmente adatta per risolvere problemi combinatori, che sono computazionalmente impegnativi per i computer seriali.

Gli esperimenti hanno dimostrato che tali biocomputer richiedono tra 1.000 e 10.000 volte meno energia per calcolo rispetto ai processori elettronici. Questa efficienza deriva dalla natura evoluta delle proteine motrici biologiche, che utilizzano solo l’energia necessaria per svolgere i loro compiti alla velocità richiesta – tipicamente qualche centinaio di passi al secondo, un milione di volte più lento dei transistor.

Recentemente sono stati fatti significativi progressi in questo campo. Heiner Linke, professore di nanofisica all’Università di Lund e autore dell’articolo su The Conversation, ha anche coautore di un articolo del 2023 che ha dimostrato la possibilità di operare un computer vicino al limite di Landauer. Questa svolta ci avvicina alla realizzazione del potenziale del computing a bassissimo consumo energetico.

Sebbene il concetto di biocomputazione sia promettente, rimangono delle sfide nell’ingrandire questi sistemi per competere con i computer elettronici in termini di velocità e potenza computazionale. I ricercatori devono superare ostacoli come il controllo preciso dei biofilamenti, la riduzione dei tassi di errore e l’integrazione di questi sistemi con la tecnologia attuale.

Se questi ostacoli possono essere superati, i processori risultanti potrebbero risolvere alcuni tipi di problemi computazionali impegnativi con un costo energetico drasticamente ridotto. Questa svolta potrebbe avere implicazioni di vasta portata per il futuro della computazione e il suo impatto ambientale.

Come approccio alternativo, i ricercatori stanno esplorando anche il computing neuromorfico, che tenta di emulare l’architettura altamente interconnessa del cervello umano. Sebbene gli elementi fisici di base del cervello non siano intrinsecamente più efficienti dal punto di vista energetico rispetto ai transistor, la sua struttura e modalità di funzionamento uniche offrono possibilità intriganti per un computing energeticamente efficiente.

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