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24.07.20 - 06:000

Un chip per l’Intelligenza Artificiale più piccolo di un coriandolo

I ricercatori del MIT hanno creato un chip potente come un supercomputer ma di dimensioni ridottissime

Gli ingegneri del Massachusetts Institute of Technology (MIT) hanno realizzato un nuovo chip neuromorfico dalle dimensioni tanto ridotte da essere più piccolo di un coriandolo. Lo hanno definito un vero e proprio “cervello in un chip” in quanto integra migliaia di sinapsi artificiali per la comunicazione neuronale, cioè i cosiddetti memristori. Ogni memristore è stato creato con leghe di argento e rame, insieme al silicio. Queste sinapsi artificiali sono in grado di imitare le vere sinapsi, quelle che nel cervello fungono da autostrade per la trasmissione delle informazioni.

Un supercomputer in tasca

Lo studio, pubblicato su Nature Nanotechnology, ha dimostrato come i ricercatori del MIT siano riusciti a ideare un nuovo design promettente per i memristori che presenta diverse applicazioni pratiche. In effetti, così come è stato pensato, il chip consentirà di portare avanti lo sviluppo di dispositivi piccoli e portatili con funzionalità avanzate di Intelligenza Artificiale e in grado di svolgere complesse attività computazionali che gli odierni supercomputer non possono effettuare.

«Finora, le reti di sinapsi artificiali esistevano come software. Stiamo provando a realizzare una vera rete neurale hardware per sistemi di intelligenza artificiale portatili», ha dichiarato Jeehwan Kim, professore associato di ingegneria meccanica presso il MIT. «Immaginate di connettere un dispositivo neuromorfico a una videocamera sulla vostra auto, e che sia in grado di riconoscere luci e oggetti e prendere decisioni immediatamente, senza doverlo collegare a internet. Speriamo di usare memristori energeticamente efficienti per fare queste operazioni sul posto in tempo reale».

Memristori come sinapsi

I memristori, in un dispositivo neuromorfico, lavorano come i transistor in un circuito elettronico, anche se funzionano in modo molto più simile a una sinapsi cerebrale. La sinapsi riceve segnali da un neurone, nella forma di ioni, e invia un segnale corrispondente al neurone successivo. In un circuito tradizionale, un transistor trasmette l’informazione passando tra due valori, 0 e 1, e lo fa solo quando il segnale che riceve, sotto forma di corrente elettrica, ha una intensità particolare. Un memristore, invece, funziona lungo un gradiente, cioè in una maniera molto più simile a una sinapsi nel cervello. Infatti, il segnale prodotto varia a seconda della forza del segnale che riceve, consentendo al memristore di avere diversi valori ed eseguire una serie più ampia di operazioni rispetto ai normali transistor.

Inoltre, proprio come una sinapsi, un memristore è in grado di ricordare il valore associato a una determinata intensità di corrente e di produrre lo stesso identico segnale la volta successiva che riceve una corrente simile. In questo modo sarebbe capace di rispondere in modo affidabile a un’equazione complessa o alla classificazione visiva di un oggetto.

Una lega di silicio, argento e rame

Gli attuali memristori presentano dei limiti nelle prestazioni. Questi sono costituiti da un elettrodo positivo e uno negativo, separati da uno spazio o mezzo di commutazione. Applicando una tensione a un elettrodo, gli ioni scorrono in tale spazio formando un canale di conduzione verso l’altro elettrodo. Gli ioni ricevuti formano il segnale elettrico che il memristore trasmette nel circuito. La dimensione del canale ionico, così come il segnale che il memristore produce, dovrebbe essere proporzionale alla forza della tensione stimolante.

I memristori esistenti funzionano bene nei casi in cui la tensione stimola un grande canale di conduzione o un flusso pesante di ioni da un elettrodo a un altro. Sono meno affidabili, invece, quando devono generare segnali minori tramite canali conduttivi più sottili. In effetti, più un canale di conduzione è sottile più il flusso degli ioni che fluiscono da un elettrodo all’altro è leggero, e più faticoso è per i singoli ioni stare insieme. In tal modo è difficile per l’elettrodo deputato alla ricezione catturare in modo affidabile lo stesso numero di ioni.

Per risolvere questo limite Kim e i suoi colleghi hanno preso in prestito una tecnica dalla metallurgia. Hanno infatti modificato le interazioni atomiche nei memristori aggiungendo un elemento legante per controllare il movimento degli ioni. Siccome di solito si usa l’argento per realizzare l’elettrodo positivo dei memristori, i ricercatori hanno cercato un elemento che potesse combinarsi con l’argento per tenere uniti gli ioni, consentendo allo stesso tempo un flusso rapido verso l’altro elettrodo. Ed è così che è stato scelto il rame, un materiale che è in grado di legarsi insieme all’argento e con il silicio.

Affinché i memristori potessero usare la nuova lega, il team ha in primo luogo realizzato un elettrodo negativo dal silicio, per poi creare quello positivo depositando una piccola quantità di rame, seguita da uno strato di argento. Dopodiché hanno messo i due elettrodi attorno a un mezzo di silicio amorfo e in questo modo sono riusciti a ottenere un chip di silicio da un millimetro quadrato composto da decine di migliaia di memristori.

Test di inferenza

Una volta messo a punto il chip, gli ingegneri lo hanno sottoposto a una serie di attività visive rilevandone la capacità di ricordare le immagini memorizzate e riprodurle numerose volte in versioni più nitide rispetto ad altri memristori esistenti realizzati con elementi non legati.

Come primo test i ricercatori hanno ricreato un’immagine in scala di grigi dello scudo di Capitan America, l’eroe dei fumetti Marvel, ed equiparato ciascun pixel dell’immagine a un corrispondente memristore. Il chip è stato in grado di produrre un’immagine nitida dello scudo, ma anche di ricordare l’immagine e riprodurla molte volte.

«Stiamo usando sinapsi artificiali per svolgere test reali di inferenza», ha affermato Kim. «Vorremmo sviluppare ulteriormente questa tecnologia per disporre insiemi su larga scala per svolgere attività di riconoscimento delle immagini. E un giorno forse sarete in grado di portare con voi cervelli artificiali per svolgere questo tipo di compiti, senza collegarvi a supercomputer, internet o cloud».

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