Il panorama tecnologico sta attraversando una fase di rivoluzione grazie a un’innovazione che ha il potenziale di trasformare il settore dell’ intelligenza artificiale . Un gruppo di scienziati della Fudan University , guidato dai ricercatori Yin Wang e Saifei Gou , ha recentemente presentato un neurone artificiale in grado di imitare in modo sorprendente il comportamento delle cellule cerebrali umane. Questo dispositivo, descritto in un articolo su *Nature Electronics*, segna un progresso significativo nel campo della memoria e dell’ apprendimento delle macchine.
Un neurone artificiale innovativo
Il neurone artificiale creato dai ricercatori si basa su un materiale all’avanguardia, il disolfuro di molibdeno (MoS₂) , e su un sistema di memoria dinamica a accesso casuale (DRAM) . La combinazione di questi due elementi ha dato vita a un dispositivo che emula la plasticità del cervello umano, un fenomeno che consente ai neuroni di modificare i loro collegamenti in base all’esperienza. La plasticità sinaptica è cruciale per i processi di apprendimento e memoria; replicarla in un contesto artificiale potrebbe portare a algoritmi di intelligenza artificiale più efficienti e a basso consumo energetico.
Il funzionamento di questo neurone artificiale si basa su due componenti principali: la DRAM , che immagazzina cariche elettriche nei condensatori, e un inverter elettronico . Quest’ultimo è in grado di invertire i segnali elettrici, generando impulsi simili a quelli utilizzati dai neuroni biologici per comunicare. Grazie a questa sinergia, il dispositivo non solo elabora i dati rapidamente, ma lo fa anche con un consumo energetico notevolmente ridotto, un aspetto fondamentale in un’epoca in cui i data center richiedono enormi quantità di elettricità.
Capacità di visione e riconoscimento delle immagini
Le innovazioni non si fermano qui. Questo neurone artificiale ha dimostrato di essere capace di riprodurre fenomeni visivi tipici dell’essere umano, come l’adattamento a diverse condizioni di luminosità. I ricercatori hanno realizzato un reticolo di nove neuroni artificiali, simile a una retina elettronica , capace di “abituarsi” a variazioni di luce, proprio come farebbe l’occhio umano. Questa caratteristica apre la strada a potenziali applicazioni nel campo della visione artificiale .
In un esperimento successivo, il team ha messo alla prova il sistema in un compito di riconoscimento delle immagini . Sebbene i risultati siano stati ottenuti su scala ridotta, hanno dimostrato che l’integrazione di DRAM e MoS₂ può portare a prestazioni promettenti in termini di efficienza energetica e capacità di apprendimento. Anche se non siamo ancora di fronte a un “cervello su chip”, questo modulo rappresenta un passo importante verso futuri sistemi neuromorfici dedicati alla visione artificiale e al calcolo edge , ovvero vicino al punto in cui i dati vengono generati.
Prospettive future e sostenibilità
Lo studio condotto dalla Fudan University evidenzia l’importanza di integrare diversi meccanismi di plasticità, non solo quella sinaptica ma anche quella intrinseca, per avvicinarsi a un’elaborazione più simile a quella biologica. Se i prossimi sviluppi confermeranno la scalabilità di questo dispositivo, potremmo assistere all’emergere di una nuova generazione di chip che uniscono memoria e calcolo in un’unica struttura. Questo non solo ridurrebbe gli sprechi energetici, ma accelererebbe anche l’apprendimento delle macchine, aprendo la strada a un futuro in cui l’intelligenza artificiale sarà sempre più simile a quella umana.
