Il condizionamento classico è un processo psicologico attraverso il quale animali o umani accoppiano stimoli desiderati o spiacevoli (ad es. cibo o esperienze dolorose) con uno stimolo apparentemente neutro (ad es. il suono di una campana, il lampo di una luce, ecc.) dopo che questi due stimoli vengono ripetutamente presentati insieme. Lo psicologo russo Ivan Pavlov ha studiato in modo approfondito il condizionamento classico e ha introdotto l'idea di "memoria associativa, " che comporta la costruzione di forti associazioni tra gli stimoli piacevoli/sgradevoli e quelli neutri.

Pavlov è rinomato per i suoi studi sui cani, in cui ha dato cibo agli animali dopo aver sentito un suono specifico per diverse prove. interessante, osservò che i cani alla fine avrebbero iniziato a salivare (cioè, anticipando il cibo) dopo aver sentito il suono, anche se il cibo non era ancora stato loro presentato. Ciò suggerisce che avevano imparato ad associare il suono all'arrivo del cibo.

Negli ultimi anni, i ricercatori hanno cercato di sviluppare strumenti di calcolo, in particolare le tecniche di apprendimento automatico, ispirato da meccanismi biologici, e spesso hanno tratto ispirazione dal condizionamento classico. Alcuni di questi approcci ispirati al lavoro di Pavlov tentano di riprodurre la "memoria associativa" che ha osservato nelle macchine che utilizzano i memristori, che sono componenti elettronici che fungono da memoria per i dispositivi.

Un team di ricercatori della Zhengzhou University of Light Industry e della Huazhong University of Science and Technology in Cina ha recentemente sviluppato un nuovo circuito di rete neurale basato su memristor che riproduce la nozione di memoria associativa di Pavlov. Il loro circuito, presentato in un articolo pubblicato in Transazioni sulla cibernetica , è stato progettato per superare alcune delle limitazioni delle reti neurali basate su memristor proposte in precedenza che riproducono la memoria associativa.

"La maggior parte delle reti neurali di memoria associativa di Pavlov basate su memristor richiedono rigorosamente che solo il cibo e l'anello simultanei sembrino generare memoria associativa, " hanno spiegato i ricercatori nel loro articolo. "In questo articolo, il ritardo è considerato per formare una memoria associativa quando lo stimolo alimentare è in ritardo rispetto allo stimolo anulare per un certo periodo di tempo."

Il circuito di rete neurale basato su memristor sviluppato dai ricercatori ha tre componenti chiave, un modulo sinapsi, un modulo di controllo della tensione e un modulo di ritardo. La sua struttura unica, in particolare il modulo di ritardo, permette di creare associazioni anche se uno stimolo saliente, che negli esperimenti sui cani di Pavlov era cibo, appare qualche tempo dopo uno stimolo neutro (ad es. Un suono).

Questo è un risultato particolarmente notevole, poiché la maggior parte delle reti neurali basate su memristor sviluppate in precedenza può creare queste associazioni solo se i due stimoli vengono alimentati contemporaneamente alla rete. Anche la velocità con cui il circuito presentato dal team impara a fare associazioni può essere adattata, semplicemente modificando l'intervallo di tempo tra gli stimoli neutri e quelli salienti.

"Funzioni come l'apprendimento, dimenticare, apprendimento veloce, la dimenticanza lenta e l'apprendimento ritardato sono implementati dal circuito, I ricercatori hanno scritto nel loro articolo. "La rete neurale di memoria associativa di Pavlov con apprendimento a ritardo fornisce un riferimento per l'ulteriore sviluppo di sistemi simili al cervello".

Globale, i ricercatori della Zhengzhou University of Light Industry e della Huazhong University of Science and Technology hanno introdotto un design efficace per i sistemi di rete neurale basati su memristor ispirati alla nozione di condizionamento pavloviano. Nel futuro, il circuito che hanno sviluppato potrebbe avere diverse applicazioni interessanti, ad esempio, favorire lo sviluppo di strumenti computazionali che riproducono i processi psicologici osservati negli animali o nell'uomo in modo più efficace. Il team sta ora pianificando di continuare a lavorare sul circuito, ottimizzandone le prestazioni, semplificandone la struttura e cercando di integrarlo in altri dispositivi.

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