Fig. 1. (a) Fotografia ottica di un dispositivo spintronico fabbricato che funge da sinapsi artificiale nella presente dimostrazione. Viene mostrato anche il circuito di misura per la commutazione della resistenza. (b) Relazione misurata tra la resistenza del dispositivo e la corrente applicata, mostrando una variazione di resistenza analoga. (c) Fotografia dell'array di dispositivi spintronici montato su un contenitore in ceramica, che viene utilizzato per la rete neurale artificiale sviluppata. Credito:Università di Tohoku
I ricercatori della Tohoku University hanno, per la prima volta, dimostrato con successo il funzionamento di base dell'intelligenza artificiale basata sulla spintronica.
Intelligenza artificiale, che emula la funzione di elaborazione delle informazioni del cervello che può eseguire rapidamente compiti complessi e complicati come il riconoscimento delle immagini e la previsione del tempo, ha attirato una crescente attenzione ed è già stato in parte utilizzato nella pratica.
L'intelligenza artificiale attualmente utilizzata funziona sulla struttura convenzionale della tecnologia dei circuiti integrati basata sui semiconduttori. Però, questo manca della compattezza e della caratteristica di bassa potenza del cervello umano. Per vincere questa sfida, l'implementazione di un singolo dispositivo a stato solido che svolge il ruolo di una sinapsi è molto promettente.
Il gruppo di ricerca della Tohoku University del professor Hideo Ohno, Professor Shigeo Sato, Professor Yoshihiko Horio, Il professore associato Shunsuke Fukami e l'assistente professore Hisanao Akima hanno sviluppato una rete neurale artificiale in cui i loro dispositivi spintronici di recente sviluppo, composto da materiale magnetico in microscala, sono impiegati (Fig. 1). Il dispositivo spintronico utilizzato è in grado di memorizzare valori arbitrali compresi tra 0 e 1 in modo analogico a differenza dei dispositivi magnetici convenzionali, e quindi svolgere la funzione di apprendimento, che è servito da sinapsi nel cervello.
Fig. 2. Schema a blocchi della rete neurale artificiale sviluppata, composto da pc, FPGA, e una serie di dispositivi spintronici (coppia spin-orbita; SOT). Credito:Università di Tohoku
Utilizzando la rete sviluppata (Fig. 2), i ricercatori hanno esaminato un'operazione di memoria associativa, che non è prontamente eseguito dai computer convenzionali. Attraverso le molteplici prove, hanno confermato che i dispositivi spintronici hanno una capacità di apprendimento con cui la rete neurale artificiale sviluppata può associare con successo modelli memorizzati (Fig. 3) dalle loro versioni rumorose di input proprio come può fare il cervello umano.
Si prevede che la dimostrazione del proof-of-concept in questa ricerca apra nuovi orizzonti nella tecnologia dell'intelligenza artificiale, di dimensioni compatte, e che raggiunge contemporaneamente capacità di elaborazione rapida e consumo energetico estremamente basso. Queste caratteristiche dovrebbero consentire all'intelligenza artificiale di essere utilizzata in un'ampia gamma di applicazioni sociali come il riconoscimento di immagini/voce, terminali indossabili, reti di sensori e robot infermieristici.
Fig. 3. Tre tipi di modelli, "IO", "C", e T", espresso in 3x3 blocchi utilizzati per l'esperimento di operazione di memoria associativa. Credito:Università di Tohoku
