Un gatto può riconoscere un volto più velocemente e in modo più efficiente di un supercomputer. Questo è uno dei motivi per cui un cervello felino è il modello per un progetto informatico di ispirazione biologica che coinvolge l'Università del Michigan.

L'ingegnere informatico di U-M Wei Lu ha fatto un passo avanti nello sviluppo di questo rivoluzionario tipo di macchina che potrebbe essere in grado di apprendere e riconoscere, oltre a prendere decisioni più complesse ed eseguire più attività contemporaneamente rispetto ai computer convenzionali.

Lu in precedenza aveva costruito un "memristor, " un dispositivo che sostituisce un transistor tradizionale e agisce come una sinapsi biologica, ricordando le tensioni passate a cui è stato sottoposto. Ora, ha dimostrato che questo memristor può collegare circuiti convenzionali e supportare un processo che è alla base della memoria e dell'apprendimento nei sistemi biologici.

Un documento sulla ricerca è pubblicato online in Nano lettere e dovrebbe apparire nel prossimo numero di aprile della rivista.

"Stiamo costruendo un computer nello stesso modo in cui la natura costruisce un cervello, " disse Lu, un assistente professore presso il Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Informatica U-M. "L'idea è quella di utilizzare un paradigma completamente diverso rispetto ai computer convenzionali. Il cervello del gatto si pone un obiettivo realistico perché è molto più semplice di un cervello umano ma è comunque estremamente difficile da replicare in complessità ed efficienza".

Il supercomputer più sofisticato di oggi può svolgere determinati compiti con la funzionalità cerebrale di un gatto, ma è una macchina enorme con più di 140, 000 unità di elaborazione centrale e un alimentatore dedicato. E funziona ancora 83 volte più lentamente del cervello di un gatto, Lu ha scritto nel suo giornale.

Nel cervello di un mammifero, i neuroni sono collegati tra loro da sinapsi, che agiscono come interruttori riconfigurabili che possono formare percorsi che collegano migliaia di neuroni. Più importante, le sinapsi ricordano questi percorsi in base alla forza e ai tempi dei segnali elettrici generati dai neuroni.

In un computer convenzionale, le funzioni logiche e di memoria si trovano in diverse parti del circuito e ogni unità di calcolo è collegata solo a una manciata di vicini nel circuito. Di conseguenza, i computer convenzionali eseguono il codice in modo lineare, linea per linea, ha detto Lu. Sono eccellenti nell'eseguire compiti relativamente semplici con variabili limitate.

Ma un cervello può eseguire molte operazioni contemporaneamente, o in parallelo. È così che possiamo riconoscere un volto in un istante, ma anche un supercomputer richiederebbe molto, molto più a lungo e consumano molta più energia nel farlo.

Finora, Lu ha collegato due circuiti elettronici con un memristore. Ha dimostrato che questo sistema è capace di un processo di memoria e apprendimento chiamato "plasticità dipendente dal tempo di picco". Questo tipo di plasticità si riferisce alla capacità delle connessioni tra i neuroni di diventare più forti in base a quando vengono stimolate in relazione l'una con l'altra. Si pensa che la plasticità dipendente dal tempo di picco sia la base per la memoria e l'apprendimento nei cervelli dei mammiferi.

"Mostriamo che possiamo usare la temporizzazione della tensione per aumentare o diminuire gradualmente la conduttanza elettrica in questo sistema basato su memristor. Nel nostro cervello, cambiamenti simili nella conduttanza delle sinapsi danno essenzialmente origine alla memoria a lungo termine, " disse Lu.

Il prossimo passo è costruire un sistema più grande, ha detto Lu. Il suo obiettivo è raggiungere la raffinatezza di un supercomputer in una macchina delle dimensioni di un contenitore per bevande da due litri. Potrebbero volerci diversi anni.

Lu ha detto che un analogo elettronico del cervello di un gatto sarebbe in grado di pensare in modo intelligente a livello di gatto. Per esempio, se il compito fosse trovare il percorso più breve dalla porta d'ingresso al divano in una casa piena di mobili, e il computer conosce solo la forma del divano, una macchina convenzionale potrebbe farlo. Ma se hai spostato il divano, non realizzerebbe l'adeguamento e non troverebbe un nuovo percorso. Questo è ciò di cui gli ingegneri sperano che il computer del cervello di gatto sia capace. Il principale finanziatore del progetto, l'Agenzia per i progetti di ricerca avanzata della difesa, non è interessato ai divani. Ma questo illustra il tipo di apprendimento per cui è stata progettata la macchina.