Microsoft rivela un computer ottico analogico che utilizza fotoni ed elettroni per elaborare i dati

Microsoft rivela un computer ottico analogico che utilizza fotoni ed elettroni per elaborare i dati

Abbiamo già riferito di alcune persone che credono che i normali transistor per la costruzione di PC possano raggiungere i limiti della “Legge di Moore” . Gordon Moore di Intel, scomparso all’inizio di quest’anno, ha affermato che i transistor raddoppierebbero su un processore ogni due anni.

Oggi, Microsoft Research ha rivelato che negli ultimi tre anni sta lavorando su un computer che utilizza fotoni ed elettroni, anziché transistor, per elaborare i dati. Si chiama Analog Iterative Machine (AIM) e in un post sul blog descrive come aggirare la legge di Moore e come potrebbe essere utilizzata per aiutare a risolvere problemi specifici.

macchina iterativa analogica microsoft

Microsoft dice:

Il calcolo ottico analogico implica quindi la costruzione di un sistema fisico utilizzando una combinazione di tecnologie analogiche, sia ottiche che elettroniche, governate da equazioni che catturano il calcolo richiesto. Questo può essere molto efficiente per classi di applicazioni specifiche in cui le operazioni lineari e non lineari sono dominanti. Nei problemi di ottimizzazione, trovare la soluzione ottimale è come scoprire un ago in un pagliaio incredibilmente vasto. Il team ha sviluppato un nuovo algoritmo altamente efficiente in tali compiti di ricerca dell’ago. Fondamentalmente, l’operazione principale dell’algoritmo prevede l’esecuzione di centinaia di migliaia o addirittura milioni di moltiplicazioni vettore-matrice: i vettori rappresentano le variabili del problema i cui valori devono essere determinati mentre la matrice codifica il problema stesso.

In un altro post sul blog , Microsoft afferma che Lee Braine della società finanziaria Barclays sta utilizzando Analog Iterative Machine per aiutare a risolvere il monitoraggio di enormi quantità di transazioni di denaro in acquisti di azioni. Microsoft ha dichiarato:

Il problema è di difficile soluzione a causa del volume delle transazioni. Braine afferma che queste transazioni sono generalmente descritte come consegna contro pagamento. Un semplice esempio è la consegna di un titolo per un pagamento in contanti: 100 azioni di una società per $ 1.000. Il problema è che ogni transazione e ogni giocatore è soggetto a vari vincoli, compresi i regolamenti e i saldi disponibili.

La quantità di questi tipi di scambi è sbalorditiva. Ha citato l’esempio di una sola stanza di compensazione, DTCC, le cui filiali hanno elaborato transazioni per un valore di 2,5 quadrilioni di dollari nel 2022. (Un quadrilione è pari a 1.000 trilioni). Poiché le stanze di compensazione sono utilizzate dalla maggior parte delle grandi banche, la ricerca ha il potenziale per intero sistema bancario.

Barclays utilizzerà l’AIM di Microsoft per un anno di prova. Se ha successo, l’utilizzo di questo tipo di computer ottico potrebbe essere utilizzato in altri tipi di compiti finanziari come il rilevamento delle frodi.

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