Il calcolo digitale ha reso obsolete quasi tutte le forme di calcolo analogico fin dagli anni '50. Però, c'è una grande eccezione che rivaleggia con la potenza di calcolo dei dispositivi digitali più avanzati:il cervello umano.

Il cervello umano è una fitta rete di neuroni. Ogni neurone è connesso a decine di migliaia di altri, e usano le sinapsi per inviare informazioni avanti e indietro costantemente. Ad ogni cambio, il cervello modula queste connessioni per creare percorsi efficienti in risposta diretta all'ambiente circostante. I computer digitali vivono in un mondo di uno e zero. Eseguono i compiti in sequenza, seguendo ogni passo dei loro algoritmi in un ordine fisso.

Un team di ricercatori della Swanson School of Engineering di Pitt ha sviluppato una "sinapsi artificiale" che non elabora le informazioni come un computer digitale, ma piuttosto imita il modo analogico in cui il cervello umano completa le attività. Guidati da Feng Xiong, professore assistente di ingegneria elettrica e informatica, i ricercatori hanno pubblicato i loro risultati nel recente numero della rivista Materiale avanzato (DOI:10.1002/adma.201802353). I suoi coautori Pitt includono Mohammad Sharbati (primo autore), Yanhao Du, Jorge Torres, Nolan Ardolino, e Minhee Yun.

"La natura analogica e il massiccio parallelismo del cervello sono in parte il motivo per cui gli esseri umani possono superare anche i computer più potenti quando si tratta di funzioni cognitive di ordine superiore come il riconoscimento vocale o il riconoscimento di schemi in insiemi di dati complessi e vari, " spiega il dottor Xiong.

Un campo emergente chiamato "calcolo neuromorfo" si concentra sulla progettazione di hardware computazionale ispirato al cervello umano. Il dottor Xiong e il suo team hanno costruito sinapsi artificiali a base di grafene in una configurazione a nido d'ape bidimensionale di atomi di carbonio. Le proprietà conduttive del grafene hanno permesso ai ricercatori di sintonizzare con precisione la sua conduttanza elettrica, che è la forza della connessione sinaptica o il peso sinaptico. La sinapsi del grafene ha dimostrato un'eccellente efficienza energetica, proprio come le sinapsi biologiche.

Nella recente rinascita dell'intelligenza artificiale, i computer possono già replicare il cervello in certi modi, ma ci vogliono circa una dozzina di dispositivi digitali per imitare una sinapsi analogica. Il cervello umano ha centinaia di trilioni di sinapsi per trasmettere informazioni, quindi costruire un cervello con dispositivi digitali è apparentemente impossibile, o per lo meno, non scalabile. L'approccio di Xiong Lab fornisce un possibile percorso per l'implementazione hardware di reti neurali artificiali su larga scala.

Secondo il dottor Xiong, le reti neurali artificiali basate sull'attuale tecnologia CMOS (complementary metal-oxide semiconductor) avranno sempre funzionalità limitate in termini di efficienza energetica, scalabilità, e densità di imballaggio. "È davvero importante sviluppare nuovi concetti di dispositivi per l'elettronica sinaptica che siano di natura analogica, energia efficiente, scalabile, e adatto per integrazioni su larga scala, " dice. "La nostra sinapsi di grafene sembra controllare tutte le caselle su questi requisiti finora".

Con la flessibilità intrinseca del grafene e le eccellenti proprietà meccaniche, queste reti neurali basate sul grafene possono essere impiegate nell'elettronica flessibile e indossabile per consentire il calcolo ai "periferici di Internet", luoghi in cui i dispositivi informatici come i sensori entrano in contatto con il mondo fisico.

"Potenziando anche un livello rudimentale di intelligenza nell'elettronica indossabile e nei sensori, possiamo monitorare la nostra salute con sensori intelligenti, fornire cure preventive e diagnosi tempestive, monitorare la crescita delle piante e identificare possibili problemi di parassiti, e regolare e ottimizzare il processo di produzione, migliorando significativamente la produttività complessiva e la qualità della vita nella nostra società, " dice il dottor Xiong.

Lo sviluppo di un cervello artificiale che funzioni come il cervello umano analogico richiede ancora una serie di scoperte. I ricercatori devono trovare le giuste configurazioni per ottimizzare queste nuove sinapsi artificiali. Dovranno renderli compatibili con una serie di altri dispositivi per formare reti neurali, e dovranno garantire che tutte le sinapsi artificiali in una rete neurale su larga scala si comportino esattamente nello stesso modo. Nonostante le sfide, Il dottor Xiong dice di essere ottimista sulla direzione in cui stanno andando.

"Siamo piuttosto entusiasti di questo progresso poiché può potenzialmente portare all'efficienza energetica, implementazione hardware del calcolo neuromorfo, che viene attualmente eseguito in cluster GPU ad alta intensità energetica. Il tratto a bassa potenza della nostra sinapsi artificiale e la sua natura flessibile lo rendono un candidato adatto per qualsiasi tipo di A.I. dispositivo, che rivoluzionerebbe la nostra vita, forse anche più della rivoluzione digitale che abbiamo visto negli ultimi decenni, " dice il dottor Xiong.