Una rete neurale inserita in un chip ottico

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Una rete neurale inserita in un chip ottico
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Il chip ottico che imita il cervello. Un chip contenente una rete di neuroni artificiali che funziona con impulsi luminosi riesce a imitare il comportamento dei neuroni e le loro sinapsi. Benché abbia solo quattro “neuroni”, questa rete ha già dimostrato di poter imparare semplici schemi visivi di riconoscimento, aprendo le porte allo sviluppo di computer più veloci e con un minor consumo di energia.

Per la prima volta è stata realizzata un rete neurale artificiale che, funzionando in modo completamente ottico e non elettronico, riesce a imitare il comportamento dei neuroni e delle loro sinapsi. Il risulato apre la strada alla creazione di computer che somiglino realmente al cervello umano, consumando molta meno energia di quelli attuali e raggiungendo velocità di elaborazione ben superiori. Lo studio, condotto da ricercatori dell’Università di Münster, in Germania, e di quelle di Oxford ed Exeter, nel Regno Unito, è pubblicato su “Nature”.

Illustrazione schematica di un chip basato sulle nove tecnologie ottiche. (Cortesia Fun-COMP project)
Illustrazione schematica di un chip basato sulle nove tecnologie ottiche. (Cortesia Fun-COMP project)

Per quanto i progressi dell’intelligenza artificiale (IA) siano stati eccezionali, con prestazioni che sembrano molto simili a quelle umane, fra il funzionamento dei computer e del cervello c’è una radicale differenza: nei computer le unità di memoria e quelle di elaborazione dei dati sono separate (e quindi le informazioni devono continuamente viaggiare fra le une e le altre), mentre nel cervello avvengono nello stesso posto: le sinapsi, ossia i punti di collegamento fra i neuroni.

Ciò è possibile perché le sinapsi, in cui sono codificate le memorie, sono anche in grado di regolare la comunicazione fra i neuroni attraverso un cambiamento di “stato”:  per esempio, possono rafforzarsi, indebolirsi o essere riassorbite, a seconda dei segnali provenienti da altri neuroni.

Johannes Feldmann e colleghi hanno ora sfruttato la capacità dei microchip ottici di essere integrati con i cosiddetti materiali a cambiamento di fase, cioè materiali che possono cambiare radicalmente le loro proprietà ottiche, a seconda che siano allo stato cristallino (in cui i loro atomi sono disposti in modo regolare) o amorfi (in cui gli atomi hanno una disposizione irregolare). Il cambiamento di fase può essere innescato dalla luce quando un laser riscalda il materiale.

Usando questi materiali, i ricercatori hanno creato un chip ottico a più strati dotato di quattro “neuroni” artificiali con un totale di 60 “sinapsi”, che hanno poi addestrato con due diversi algoritmi di apprendimento automatico a riconoscere alcuni schemi visivi. Alla fine dell’addestramento, questa rete neurale minimale era in grado di riconoscere i modelli visivi formati da quattro lettere consecutive.

Ora i ricercatori intendono realizzare reti con un maggior numero di strati e di neuroni e sinapsi artificiali, affrontando le diverse difficoltà tecniche che sorgono via via che quel numero cresce. Per confronto, si stima che il numero di sinapsi presenti in un cervello umano sia nell’ordine del milione di miliardi.

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