I ricercatori dell’Università della Southern California (USC) hanno sviluppato neuroni artificiali in grado di replicare fedelmente il comportamento elettrochimico delle cellule cerebrali reali, utilizzando memristori diffusivi basati su ioni. Questa innovazione, pubblicata su Nature Electronics, rappresenta un passo cruciale nel campo del computing neuromorfico, aprendo la strada a sistemi di intelligenza artificiale capaci di apprendere e adattarsi come il cervello umano, ma con consumi energetici drasticamente inferiori. L’équipe della USC Viterbi School of Engineering e della School of Advanced Computing, guidata da Joshua Yang, ha creato dispositivi che riproducono processi biologici reali attraverso interazioni chimiche. I nuovi neuroni artificiali utilizzano ioni d’argento per generare impulsi elettrici che imitano quelli prodotti dai neuroni biologici con ioni di potassio, sodio e calcio. Ogni unità artificiale occupa lo spazio di un solo transistor, mentre i design precedenti richiedevano decine o centinaia di componenti per ottenere funzioni simili. Questa miniaturizzazione, unita alla capacità di elaborare segnali in modo chimico e non solo elettronico, permette di costruire chip che funzionano secondo principi evolutivi del cervello umano, riducendo drasticamente il consumo energetico e migliorando la capacità di apprendimento hardware.
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Sviluppo dei neuroni artificiali
Il progetto nasce da oltre un decennio di ricerca sulle sinapsi artificiali. Joshua Yang, oggi direttore del Center of Excellence on Neuromorphic Computing, ha esteso il proprio lavoro verso la creazione di memristori diffusivi, componenti che operano sfruttando il movimento ionico all’interno di materiali ossidati. Questa architettura ibrida unisce l’elettronica tradizionale, che impiega elettroni per la velocità di calcolo, con una logica ispirata ai processi biologici, in cui le informazioni vengono trasmesse e modulate da segnali chimici. Nel cervello umano, un impulso elettrico viene convertito in segnale chimico quando raggiunge la sinapsi, per poi trasformarsi nuovamente in impulso elettrico nel neurone ricevente. Il team della USC ha replicato con precisione questo schema naturale, ottenendo un dispositivo che traduce l’attività elettrica in dinamiche ioniche reali. Il risultato è un sistema di computazione bio-ispirata che combina efficienza e adattabilità, due tratti fondamentali dell’intelligenza biologica.
Funzionamento basato su ioni d’argento
I neuroni artificiali sfruttano la diffusione di ioni d’argento all’interno di materiali ossidati per generare impulsi elettrici. Questi impulsi riproducono le funzioni fondamentali del cervello umano, come l’apprendimento, la pianificazione e la capacità di movimento. Gli ioni, pur non essendo biologici, imitano le stesse dinamiche fisiche dei corrispettivi naturali, regolando il flusso di cariche in modo controllato e stabile. La scelta dell’argento deriva dalla sua elevata mobilità ionica, che consente un controllo fine della diffusione e una struttura semplice ma efficiente. Secondo Yang, il cervello ha vinto la sfida evolutiva dell’intelligenza grazie alla sua capacità di apprendere in modo hardware-native, cioè attraverso processi fisici e non simbolici. Allo stesso modo, i memristori diffusivi apprendono tramite variazioni materiali interne, senza dipendere da istruzioni software o modelli statistici. Questa differenza è cruciale: mentre l’AI convenzionale si basa su algoritmi e pesi digitali, i neuroni artificiali agiscono come dispositivi fisici adattivi, che modificano la propria conduttanza in risposta agli stimoli, simulando il comportamento sinaptico naturale.
Vantaggi in efficienza energetica
Uno dei punti centrali dello studio riguarda la riduzione del consumo energetico. I sistemi digitali attuali, pur essendo potenti, risultano estremamente inefficienti: un supercomputer richiede megawatt di potenza per eseguire operazioni di apprendimento che il cervello umano svolge con appena 20 watt. I neuroni artificiali progettati dalla USC mirano a colmare questo divario, offrendo un modello di calcolo che combina efficienza, scalabilità e sostenibilità. Ogni dispositivo occupa lo spazio di un singolo transistor, riducendo le dimensioni dei chip di ordini di grandezza e permettendo l’integrazione di miliardi di unità su un singolo wafer. Questa architettura non solo diminuisce il consumo energetico ma permette una forma di apprendimento hardware capace di generalizzare da pochi esempi, come fa il cervello umano. Mentre un sistema di deep learning necessita di migliaia di campioni per identificare un pattern, un bambino può riconoscere una cifra scritta a mano dopo averla vista solo poche volte. L’innovazione dei memristori diffusivi porta il computing neuromorfico verso questo paradigma, consentendo all’intelligenza artificiale di evolversi in modo più naturale, adattivo e sostenibile.
Implicazioni per l’intelligenza artificiale
I risultati ottenuti dalla USC segnano un cambio di paradigma nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale fisica. Questi neuroni non simulano le funzioni cerebrali attraverso modelli matematici, ma le riproducono fisicamente attraverso la chimica dei materiali. Le interazioni tra ioni e elettroni all’interno dei memristori generano segnali che imitano i potenziali d’azione reali, aprendo nuove prospettive per l’intelligenza generale artificiale (AGI). A differenza dei chip neuromorfici precedenti, che si limitavano a modellare matematicamente il comportamento dei neuroni, questa nuova generazione di dispositivi trasforma la fisica in calcolo, offrendo un approccio ibrido tra hardware e biologia. L’obiettivo è superare i limiti di efficienza dell’AI convenzionale e creare sistemi capaci di apprendere direttamente dall’ambiente senza dipendere da dataset statici o addestramenti massivi. Secondo Yang, la vera sfida del computing moderno non è la potenza di calcolo ma l’efficienza dell’apprendimento. I neuroni artificiali riducono la distanza tra intelligenza biologica e artificiale, integrando la capacità di adattamento con un consumo energetico minimo. Questo progresso non solo rivoluziona l’hardware per l’AI ma fornisce anche strumenti per comprendere meglio il funzionamento del cervello umano.
Prossimi passi nella ricerca
Il team della USC intende ora integrare un numero maggiore di neuroni artificiali in sistemi complessi per testare la scalabilità e la fedeltà biologica dei memristori diffusivi. L’obiettivo è costruire reti in grado di replicare i processi cognitivi fondamentali — apprendimento, memoria, pianificazione — con la stessa efficienza del cervello. Una sfida ancora aperta riguarda la compatibilità dei materiali: l’argento, sebbene ideale per la diffusione ionica, non è compatibile con le tecniche standard di produzione dei semiconduttori. Le ricerche future esploreranno quindi materiali alternativi che offrano le stesse proprietà fisiche senza compromettere l’integrazione industriale. Questo percorso segna una direzione chiara verso chip neuromorfici di nuova generazione, capaci di riprodurre l’intelligenza naturale con consumi sostenibili e dimensioni ridotte. L’innovazione apre prospettive non solo per la tecnologia ma anche per le neuroscienze, permettendo di osservare e comprendere il cervello attraverso il linguaggio stesso della materia.
