Un team guidato dal professor Simon Brown dell'Università di Canterbury (UC) ha sviluppato chip per computer con funzionalità simili al cervello, che potrebbe ridurre significativamente le emissioni globali di carbonio dovute all'informatica.

Pubblicato questa settimana su prestigiosa rivista peer-reviewed Progressi scientifici , il documento dimostra che i segnali sui chip sono notevolmente simili a quelli che passano attraverso la rete di neuroni nel cervello. Questo è importante per costruire nuovi tipi di computer perché il cervello è incredibilmente bravo a elaborare le informazioni utilizzando quantità molto piccole di energia. L'informatica simile al cervello potrebbe consentire l'"edge computing" e affrontare il consumo energetico sempre crescente dei computer. Ridurrebbe anche significativamente la quantità di dati condivisi con aziende come Google e Facebook, e ridurre le emissioni globali di carbonio dovute all'informatica.

I chip si basano sull'auto-organizzazione delle nanoparticelle, sfruttando principi fisici su scale inimmaginabilmente piccole, centomila volte più piccolo dello spessore di un capello umano, per creare reti simili a cervelli.

I componenti di questo nuovo chip sono a livello atomico e sono così piccoli che non possono essere visti ad occhio nudo o microscopi convenzionali, e può essere visto solo nei microscopi elettronici.

"La ricerca mostra che questo tipo di chip imita davvero il comportamento di segnalazione del cervello. Siamo rimasti sorpresi dalla misura in cui le valanghe o le cascate di impulsi di tensione sui nostri chip replicano le valanghe di "potenziali d'azione" che si osservano nel cervello Questi sono i segnali che passano le istruzioni da un "neurone" all'altro, e quindi replicarli è un passo importante per essere in grado di realizzare chip per computer con funzionalità simili a quelle del cervello, "dice il professor Bruno.

"Questi chip potrebbero fornire un diverso tipo di intelligenza artificiale. Comprendendo i processi fisici fondamentali sottostanti, crediamo di poter progettare questi chip e controllare il loro comportamento per fare cose come il riconoscimento di schemi o immagini, " dice. "La chiave è che l'elaborazione su chip e con un basso consumo energetico apre nuove applicazioni che attualmente non sono possibili".

Le potenziali applicazioni della tecnologia di riconoscimento dei modelli su chip possono essere trovate nelle scansioni retiniche sui telefoni cellulari, robotica, veicoli autonomi e dispositivi biomedici. Il team è consapevole delle preoccupazioni sull'intelligenza artificiale e lavora con gli scienziati sociali per comprendere le considerazioni etiche in tandem con la ricerca. È possibile che, consentendo l'elaborazione di più dati sui telefoni cellulari, la tecnologia potrebbe aggirare le preoccupazioni sulla condivisione dei dati con grandi aziende come Facebook e Google.

Valanghe e criticità nelle reti su nanoscala auto-organizzate è co-autore degli studenti di dottorato Josh Mallinson, Shota Shirai e Edoardo Galli, e i borsisti post-dottorato Susant Acharya e Saurabh Bose. La ricerca mostra che i chip si basano sull'auto-organizzazione delle nanoparticelle, sfruttando principi fisici su scale inimmaginabilmente piccole, centomila volte più piccolo dello spessore di un capello umano, per creare reti simili a cervelli.