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Un chip imita il cervelletto e taglia i calcoli dell'AI fino a 10.000 volte
Un gruppo di ricerca che comprende Mark Hersam della Northwestern University ha sviluppato un dispositivo elettronico ispirato al cervelletto, la regione cerebrale coinvolta nell'equilibrio e nella coordinazione dei movimenti. Il prototipo, descritto su Nature Communications, filtra i segnali ordinari e attiva una risposta quando rileva un evento inatteso, riducendo la quantità di elaborazione richiesta ai sistemi di intelligenza artificiale.
Nelle simulazioni condotte su dati elettrocardiografici, il dispositivo ha individuato battiti irregolari con il 98% di accuratezza e ha prodotto una risposta entro un quinto di battito. Secondo i ricercatori, l'elaborazione è risultata due volte più rapida rispetto a quella di sistemi convenzionali impiegati nello stesso tipo di prova. I risultati riguardano tuttavia dati simulati e non costituiscono una validazione clinica.
L'approccio appartiene al calcolo neuromorfico, un settore che prova a riprodurre nell'hardware alcuni principi delle reti nervose biologiche. Gran parte dei progetti precedenti si è concentrata sulle funzioni associate al cervello, mentre il nuovo studio prende come modello il cervelletto. In questa regione, segnali eccitatori e inibitori normalmente si bilanciano; uno scostamento segnala invece la presenza di una condizione imprevista che richiede una reazione.
Il componente centrale è un memtransistor, cioè un dispositivo che combina memoria ed elaborazione nello stesso elemento. Il suo canale è formato da disolfuro di molibdeno, un semiconduttore dello spessore di pochi atomi collocato tra due elettrodi. Integrando le due funzioni, l'architettura limita il trasferimento continuo di informazioni tra memoria e processore, uno dei passaggi responsabili del cosiddetto collo di bottiglia di von Neumann.
I due elettrodi sono disposti in modo asimmetrico: uno tocca direttamente il semiconduttore, mentre l'altro è parzialmente separato da un sottile isolante. Invertendo la direzione della tensione, il dispositivo può passare da una modalità eccitatoria a una inibitoria. Il prototipo è stato progettato come elemento dello strato di uscita di una più ampia rete neurale a impulsi, nella quale le informazioni viaggiano attraverso eventi elettrici discreti.
Durante i problemi sperimentali descritti nello studio, l'architettura ha richiesto fino a 10.000 volte meno calcoli. La riduzione non implica automaticamente un consumo energetico inferiore della stessa proporzione, perché l'assorbimento complessivo dipende anche dalla fabbricazione, dai circuiti di supporto e dalle memorie utilizzate. La capacità di ignorare i dati prevedibili suggerisce comunque una possibile maggiore efficienza energetica rispetto ai sistemi che analizzano continuamente ogni informazione in ingresso.
Tra le applicazioni ipotizzate figurano sensori indossabili, veicoli autonomi e robot capaci di reagire rapidamente senza comunicare di continuo con un centro dati. Prima di arrivare a questi impieghi serviranno prove su hardware completo, flussi di dati reali e compiti diversi dal riconoscimento delle aritmie. Il lavoro dimostra quindi il funzionamento del principio, ma non ancora l'affidabilità di un chip commerciale o di uno strumento medico.
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