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STRATEGIE

Google si prende i chip di Lightmatter e investe sull’Intelligenza artificiale

Con l’aiuto della fotonica la startup di Boston promette di far fare un salto enorme allo sviluppo dell’AI. Il co-fondatore e Ceo Thomas Graham: “La sifda è dimostrare che possiamo andare oltre la ricerca scientifica”

26 Feb 2019

Antonio Dini

Uno dei principali limiti per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale è la potenza di calcolo, assieme all’accessibilità dei dati con i quali educare i programmi e gli algoritmi sempre più intelligenti. Almeno uno dei tre problemi promette di essere risolto da una piccola startup di Boston, Lightmatter, sulla quale ha messo gli occhi il ramo di investimenti di capitale di ventura di Google.

Come trasformare i normali processori in velocissimi e sempre più efficienti chip per le AI? Semplice: con la luce. 

Più specificamente, il chip di Lightmatter include un componente ottico chiamato interferometro Mach-Zehnder al posto della più comune unità moltiplicatore-accumulatore, o Mac. Lo scambio ha lo scopo di superare i limiti delle chip di oggi.

L’idea è sufficientemente buona da aver attratto l’attenzione di Google. Lightmatter infatti ha appena ricevuto il suo primo sostegno da un investitore aziendale: GV, il ramo di venture capital di Alphabet, la società madre di Google. È un segno che c’è spazio per un altro tipo di hardware che potrebbe accelerare l’intelligenza artificiale, che è sempre più importante in campi diversi oltre i datacenter, come la vendita al dettaglio e l’assistenza sanitaria.

C’era un certo scetticismo quando gli investitori hanno sentito per la prima volta l’idea, racconta in una inchiesta la televisione statunitense Cnbc. «La vera difficoltà è dimostrare che questo è in realtà più di un esperimento di ricerca scientifica», ha detto il co-fondatore e Ceo di Lightmatter, Thomas Graham. Tuttavia, il gruppo di lavoro sta ottenendo la convalida che le sue idee sono valide da una delle più grandi aziende tecnologiche del mondo.

Dopo che i fondatori della startup avevano presentato i primi progetti di ricerca per la realizzazione del nuovo, rivoluzionario chip, gli investitori si sono registrati e il team di Lightmatter ha iniziato a lavorare. In un anno ha prodotto non uno ma due prototipi diversi dei chip ottici. Il più recente contiene più di un miliardo di transistor.

E adesso è arrivato il successo: GV ha firmato, assieme con Spark Capital e Matrix Partners, dando alla startup 22 milioni di dollari in nuovi finanziamenti con cui lavorare. I fondatori sono entusiasti di lavorare con GV, anche per l’effetto di credibilità che questo dà e quindi i tipi di talento che permette di attrarre: quando si tratta di reclutare persone che possono lavorare sul software per il suo silicio infatti sapere che la startup ha dietro un grande gruppo come Google apre molte porte.

«C’è un grande sforzo – dice Harris – per rendere questo tipo di dispositivo plug and play e renderlo simile all’esperienza di una GPU Nvidia». Il team vuole garantire che i chip funzionino con i più diffusi software di IA come il progetto open source sostenuto da Google, TensorFlow. L’obiettivo è avere chip che permettano di generare risultati dieci volte migliori di quelli raggiungibili attualmente con i chip tradizionali.

La domanda più importante, però, è quanto tempo impiegherà Lightmatter, che ha 23 dipendenti, a rilasciare i suoi primi chip.

«Questa – dice Harris – non è sicuramente una cosa a lungo termine, di quelle da cinque a dieci anni. Invece, arriverà presto». Il Ceo di Lightmatter però non ha fornito una tempistica più specifica.

GV (che in passato era conosciuta come Google Ventures) è finanziata da un solo investitore: : la casa madre di Google, Alphabet. Di conseguenza, l’azienda può effettuare scommesse a più lungo termine senza preoccuparsi di restituire fondi a partner ansiosi di uscire dall’investimento con un tirotno a breve.

«Abbiamo un capitale più paziente rispetto ad altri VC tipici», ha detto Tyson Clark, general partner di GV. Che ha aggiunto: «Voglio che questa azienda abbia successo e sia indipendente come la prossima Intel o Nvidia, e userò qualsiasi relazione e strumento io abbia per riuscirci».

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