La capacità del cervello di apprendere e memorizzare simultaneamente grandi quantità di informazioni richiedendo poca energia ha ispirato un intero campo a perseguire computer simili al cervello, o neuromorfici. I ricercatori della Stanford University e dei Sandia National Laboratories hanno precedentemente sviluppato una parte di tale computer:un dispositivo che agisce come una sinapsi artificiale, imitando il modo in cui i neuroni comunicano nel cervello.

In un articolo pubblicato online dalla rivista Scienza il 25 aprile il team riferisce che un prototipo di nove di questi dispositivi ha funzionato anche meglio del previsto in termini di velocità di elaborazione, efficienza energetica, riproducibilità e durata.

Guardare avanti, i membri del team vogliono combinare la loro sinapsi artificiale con l'elettronica tradizionale, che sperano possa essere un passo avanti verso il supporto dell'apprendimento artificiale intelligente su piccoli dispositivi.

"Se disponi di un sistema di memoria in grado di apprendere con l'efficienza energetica e la velocità che abbiamo presentato, poi puoi metterlo in uno smartphone o un laptop, " ha detto Scott Keene, coautore del paper e dottorando nel laboratorio di Alberto Salleo, professore di scienza e ingegneria dei materiali a Stanford che è co-autore senior. "Ciò aprirebbe l'accesso alla possibilità di addestrare le nostre reti e risolvere i problemi localmente sui nostri dispositivi senza fare affidamento sul trasferimento di dati per farlo".

Una batteria difettosa, una buona sinapsi

La sinapsi artificiale del team è simile a una batteria, modificato in modo che i ricercatori possano aumentare o diminuire il flusso di elettricità tra i due terminali. Quel flusso di elettricità emula il modo in cui l'apprendimento è cablato nel cervello. Questo è un design particolarmente efficiente perché l'elaborazione dei dati e l'archiviazione della memoria avvengono in un'unica azione, piuttosto che un sistema informatico più tradizionale in cui i dati vengono prima elaborati e poi trasferiti all'archiviazione.

Vedere come si comportano questi dispositivi in ​​un array è un passaggio cruciale perché consente ai ricercatori di programmare diverse sinapsi artificiali contemporaneamente. Questo richiede molto meno tempo rispetto al dover programmare ogni sinapsi una per una ed è paragonabile a come funziona effettivamente il cervello.

Nei test precedenti di una versione precedente di questo dispositivo, i ricercatori hanno scoperto che la loro elaborazione e l'azione della memoria richiedono circa un decimo dell'energia necessaria a un sistema informatico all'avanguardia per svolgere compiti specifici. Ancora, i ricercatori temevano che la somma di tutti questi dispositivi che lavorano insieme in array più grandi potesse rischiare di assorbire troppa energia. Così, hanno riorganizzato ogni dispositivo per condurre meno corrente elettrica, rendendo le batterie molto peggiori ma rendendo l'array ancora più efficiente dal punto di vista energetico.

L'array 3x3 si basava su un secondo tipo di dispositivo, sviluppato da Joshua Yang presso l'Università del Massachusetts, Amherst, chi è coautore dell'articolo, che funge da interruttore per la programmazione delle sinapsi all'interno dell'array.

"Il cablaggio di tutto ha richiesto molta risoluzione dei problemi e molti cavi. Dovevamo assicurarci che tutti i componenti dell'array funzionassero in concerto, " disse Armantas Melianas, borsista postdottorato nel laboratorio Salleo. "Ma quando abbiamo visto tutto illuminarsi, era come un albero di Natale. Quello è stato il momento più emozionante".

Durante il test, l'array ha superato le aspettative dei ricercatori. Ha funzionato con una tale velocità che il team prevede che la prossima versione di questi dispositivi dovrà essere testata con una speciale elettronica ad alta velocità. Dopo aver misurato l'elevata efficienza energetica nell'array 3-by-3, i ricercatori hanno eseguito simulazioni al computer di un array di sinapsi 1024x1024 più grande e hanno stimato che potrebbe essere alimentato dalle stesse batterie attualmente utilizzate negli smartphone o nei piccoli droni. I ricercatori sono stati anche in grado di cambiare i dispositivi oltre un miliardo di volte – un'altra testimonianza della sua velocità – senza vedere alcun degrado nel suo comportamento.

"Si scopre che i dispositivi polimerici, se li tratti bene, possono essere resistenti quanto le controparti tradizionali in silicio. Questo è stato forse l'aspetto più sorprendente dal mio punto di vista, "Salleo ha detto. "Per me, cambia il modo in cui penso a questi dispositivi polimerici in termini di affidabilità e come potremmo essere in grado di usarli."

Spazio alla creatività

I ricercatori non hanno ancora sottoposto il loro array a test che determinano quanto bene apprende, ma questo è qualcosa che intendono studiare. Il team vuole anche vedere come il loro dispositivo resiste a condizioni diverse, come le alte temperature, e lavorare per integrarlo con l'elettronica. Rimangono anche molte domande fondamentali a cui rispondere che potrebbero aiutare i ricercatori a capire esattamente perché il loro dispositivo funziona così bene.

"Speriamo che più persone inizino a lavorare su questo tipo di dispositivo perché non ci sono molti gruppi che si concentrano su questa particolare architettura, ma pensiamo che sia molto promettente, " Melianas ha detto. "C'è ancora molto spazio per il miglioramento e la creatività. Abbiamo appena toccato la superficie".