Con il rallentamento dei progressi nell'informatica tradizionale, nuove forme di calcolo stanno venendo alla ribalta. A Penn State, un team di ingegneri sta tentando di aprire la strada a un tipo di elaborazione che imita l'efficienza delle reti neurali del cervello sfruttando la natura analogica del cervello.

L'informatica moderna è digitale, composto da due stati, on-off o uno e zero. Un computer analogico, come il cervello, ha molti stati possibili. È la differenza tra l'accensione o lo spegnimento di un interruttore della luce e l'attivazione di un interruttore dimmer per ottenere quantità variabili di illuminazione.

L'informatica neuromorfica o ispirata al cervello è stata studiata per più di 40 anni, secondo Saptarshi Das, il caposquadra e assistente professore di scienze ingegneristiche e meccanica della Penn State. La novità è che quando sono stati raggiunti i limiti dell'informatica digitale, la necessità di un'elaborazione delle immagini ad alta velocità, ad esempio per le auto a guida autonoma, è cresciuto. L'ascesa dei big data, che richiede tipi di riconoscimento di modelli per i quali l'architettura del cervello è particolarmente adatta, è un altro driver nella ricerca del calcolo neuromorfo.

"Abbiamo computer potenti, Nessun dubbio a riguardo, il problema è che devi archiviare la memoria in un posto e fare il calcolo da un'altra parte, " disse Das.

Lo spostamento di questi dati dalla memoria alla logica e viceversa richiede molta energia e rallenta la velocità di elaborazione. Inoltre, questa architettura del computer richiede molto spazio. Se il calcolo e l'archiviazione in memoria potessero trovarsi nello stesso spazio, questo collo di bottiglia potrebbe essere eliminato.

"Stiamo creando reti neurali artificiali, che cercano di emulare l'efficienza energetica e di area del cervello, " ha spiegato Thomas Shranghamer, uno studente di dottorato del gruppo Das e primo autore di un articolo recentemente pubblicato in Comunicazioni sulla natura. "Il cervello è così compatto che può stare sopra le tue spalle, mentre un moderno supercomputer occupa uno spazio delle dimensioni di due o tre campi da tennis."

Come sinapsi che collegano i neuroni nel cervello che possono essere riconfigurati, le reti neurali artificiali che il team sta costruendo possono essere riconfigurate applicando un breve campo elettrico a un foglio di grafene, lo strato di atomi di carbonio di spessore un atomico. In questo lavoro mostrano almeno 16 possibili stati di memoria, a differenza dei due nella maggior parte dei memristori a base di ossido, o resistori di memoria.

"Ciò che abbiamo dimostrato è che possiamo controllare un gran numero di stati di memoria con precisione utilizzando semplici transistor ad effetto di campo al grafene, " disse Das.

Il team pensa che sia fattibile portare questa tecnologia su scala commerciale. Con molte delle più grandi aziende di semiconduttori che perseguono attivamente il calcolo neuromorfo, Das crede che troveranno questo lavoro interessante.

Oltre a Das e Shranghamer, l'autore aggiuntivo sul documento, intitolato "Sinapsi memristive del grafene per il calcolo neuromorfico ad alta precisione, " è Aaryan Oberoi, dottorando in scienze ingegneristiche e meccaniche.