Sviluppato un chip neuromorfico: vedere, pensare, ricordare in un microdispositivo

Il progresso nel campo dell’intelligenza artificiale e dell’ingegneria dei materiali ha condotto allo sviluppo di un dispositivo miniaturizzato innovativo, capace di emulare le funzioni fondamentali del sistema visivo e cognitivo biologico. Questo chip neuromorfico integra la percezione visiva, l’elaborazione delle informazioni e la memorizzazione in un’unica architettura, aprendo nuove prospettive per sistemi intelligenti autonomi e a basso consumo energetico.

Chip neuromorfico: emulare l’efficienza del cervello

Un team di ingegneri della RMIT University ha realizzato un dispositivo compatto, ispirato al funzionamento del cervello umano, capace di rilevare i movimenti manuali, memorizzare informazioni visive ed elaborare dati in maniera autonoma, senza la necessità di un computer esterno.

Questa innovazione, definita chip neuromorfico, replica i meccanismi di elaborazione propri del cervello umano. Secondo il professor Sumeet Walia, ricercatore a capo del progetto, questa tecnologia potrebbe rappresentare una svolta per l’elaborazione visiva ultraveloce in svariati settori, dalle automobili a guida autonoma ai robot intelligenti e ad altre tecnologie avanzate progettate per un’interazione più naturale con gli esseri umani.

A differenza dei sistemi digitali convenzionali, noti per il loro elevato consumo energetico, la tecnologia di visione neuromorfica impiega un’elaborazione di tipo analogico, in modo analogo al nostro cervello. Questo approccio consente la gestione di compiti visivi complessi con un’efficienza energetica significativamente superiore. Il professor Walia, direttore del Centro per i materiali optoelettronici e i sensori (COMAS) del RMIT, ha spiegato: “I sistemi di visione neuromorfica sono progettati per utilizzare un’elaborazione analogica simile a quella del nostro cervello, il che può ridurre notevolmente la quantità di energia necessaria per svolgere compiti visivi complessi rispetto alle tecnologie digitali utilizzate oggi“.

La realizzazione di questo chip neuromorfico è il risultato della combinazione di materiali neuromorfici all’avanguardia e di tecniche avanzate di elaborazione del segnale, sotto la guida del Professor Akram Al-Hourani, Vicedirettore del COMAS. Il cuore del dispositivo è costituito dal disolfuro di molibdeno, o MoS2, un composto metallico con uno spessore di pochi atomi.

Nella loro recente ricerca, gli scienziati hanno dimostrato come minuscoli difetti a livello atomico all’interno della struttura del MoS2 possano essere sfruttati per rilevare la luce e convertirla in segnali elettrici. Questo processo ricalca il funzionamento dei neuroni cerebrali, che si attivano e comunicano tra loro, consentendo al dispositivo di acquisire ed elaborare informazioni visive in tempo reale.

Percezione, cognizione e nemoria istantanee

Il professor Walia ha descritto le capacità innovative del chip neuromorfico prototipale: “Questo chip neuromorfico proof-of-concept imita la capacità dell’occhio umano di catturare la luce e quella del cervello di elaborare tali informazioni visive, consentendogli di percepire istantaneamente un cambiamento nell’ambiente e di creare ricordi senza dover utilizzare enormi quantità di dati ed energia“. Questa integrazione funzionale in un singolo dispositivo rappresenta un salto qualitativo rispetto alle architetture convenzionali.

Walia ha inoltre evidenziato le limitazioni dei sistemi digitali attuali: “Gli attuali sistemi digitali, al contrario, consumano molta energia e non riescono a tenere il passo con l’aumento del volume e della complessità dei dati, il che limita la loro capacità di prendere decisioni ‘vere’ in tempo reale“. La tecnologia neuromorfica offre una potenziale soluzione a queste sfide, grazie alla sua efficienza energetica e alla sua capacità di elaborazione in tempo reale. Il professor Walia e il professor Al-Hourani sono gli autori corrispondenti di questa ricerca, con il Dott. Thiha Aung, dottorando presso il RMIT, come primo autore. Il RMIT ha provveduto al deposito di un brevetto provvisorio per tutelare questa innovazione.

Durante la fase sperimentale, il dispositivo ha dimostrato la sua capacità di rilevare cambiamenti nel movimento di una mano che salutava senza la necessità di acquisire sequenze complete di fotogrammi. Questo approccio, noto come rilevamento dei bordi, riduce significativamente il volume di dati da elaborare e il consumo energetico. Una volta identificati i cambiamenti nell’ambiente visivo, il chip neuromorfico memorizzava tali eventi come ricordi, in modo analogo al funzionamento del cervello biologico.

I ricercatori hanno esteso le loro indagini allo spettro visibile, basandosi su precedenti studi neuromorfici condotti dal team nel dominio ultravioletto. Il Dott. Thiha Aung ha spiegato: “Abbiamo dimostrato che il disolfuro di molibdeno atomicamente sottile può replicare accuratamente il comportamento dei neuroni LIF (leaky integrate-and-fire), un elemento fondamentale delle reti neurali spiking“.

Precedentemente, i dispositivi UV sviluppati dal team erano focalizzati sul rilevamento, sulla creazione di memorie e sull’elaborazione di immagini statiche. Sia nei nuovi dispositivi operanti nello spettro visibile che in quelli UV, la capacità di resettare le memorie integrate consente ai dispositivi di prepararsi efficientemente per l’esecuzione di compiti successivi.

Una visione neuromorfica per un futuro autonomo e sicuro

L’innovazione sviluppata dal team della RMIT University promette di migliorare significativamente i tempi di risposta dei veicoli a guida autonoma e dei sistemi robotici avanzati all’elaborazione di informazioni visive. Questa capacità potrebbe rivelarsi di importanza cruciale, specialmente in ambienti pericolosi e caratterizzati da elevata imprevedibilità. Il professor Walia ha sottolineato: “La visione neuromorfica in queste applicazioni, sebbene ancora in una fase di sviluppo, potrebbe rilevare i cambiamenti in una scena quasi istantaneamente, senza la necessità di elaborare grandi quantità di dati, consentendo una risposta molto più rapida che potrebbe salvare vite umane“.

Il professor Al-Hourani ha evidenziato ulteriori potenziali applicazioni: “Per i robot che lavorano a stretto contatto con gli esseri umani nella produzione o come assistenti personali, la tecnologia neuromorfica potrebbe consentire interazioni più naturali, riconoscendo e reagendo al comportamento umano con un ritardo minimo“. Questa capacità di percezione e reazione in tempo reale potrebbe rendere l’interazione uomo-robot più fluida e intuitiva.

Attualmente, il team sta lavorando all’espansione del dispositivo proof-of-concept a singolo pixel verso architetture con un numero maggiore di pixel basati sul MoS2. Un recente finanziamento del Consiglio australiano per la ricerca, attraverso una sovvenzione Linkage Infrastructure, Equipment and Facilities (LIEF), supporterà questo processo di scalabilità. Il professor Walia ha spiegato: “Sebbene il nostro sistema imiti certi aspetti dell’elaborazione neurale del cervello, in particolare nella vista, si tratta comunque di un modello semplificato. Ottimizzeremo i dispositivi per eseguire specifiche applicazioni del mondo reale con attività di visione più complesse e ridurremo ulteriormente il consumo energetico”.

Il team prevede di sviluppare sistemi ibridi che integrino la tecnologia analogica neuromorfica con l’elettronica digitale convenzionale. “Consideriamo il nostro lavoro complementare all’informatica tradizionale, piuttosto che sostituirlo“, ha chiarito Walia: “I sistemi convenzionali eccellono in molti compiti, mentre la nostra tecnologia neuromorfica offre vantaggi per l’elaborazione visiva in cui l’efficienza energetica e il funzionamento in tempo reale sono fondamentali”.

Il gruppo di ricerca sta esplorando materiali alternativi al MoS2 che potrebbero estendere le capacità del dispositivo allo spettro infrarosso. Questa estensione aprirebbe nuove frontiere per il monitoraggio in tempo reale delle emissioni globali e per il rilevamento intelligente di contaminanti ambientali come gas tossici, agenti patogeni e sostanze chimiche.

I risultati della ricerca sono stati pubblicati su Advanced Materials Technologies.