I ricercatori IBM creano i neuroni artificiali

I ricercatori IBM sono stati capaci di realizzareneuroni sintetici capaci di emettere segnali elettrici facendo uso di materiali a cambiamento di fase, questi ultimi spesso usati per la conservazione e

l'elaborazione di dati e informazioni. Quanto realizzato rappresenta un passo avanti significativo nello sviluppo di tecnologie neuromorfiche integrate, ultra-dense ed efficienti destinate all'applicazione nel campo del cognitive computing.

Ispirandosi alle funzioni del cervello biologico, da decenni gli scienziati teorizzano la possibilit di imitare le capacit elaborative estremamente versatili proprie di una ampia popolazione di neuroni. Riuscire a farlo a densit elevate e con un consumo energetico comparabile a quanto osservato in natura ha sempre rappresentato, almeno fino ad ora, una sfida decisamente difficile.

Evangelos Eleftheriou, IBM Fellow, spiega: "Da oltre dieci anni stiamo effettuando ricerche sui materiali a cambiamento di fase per le applicazioni nel campo delle memorie e negli ultimi 24 mesi abbiamo riscontrato un progresso significativo. In questo periodo abbiamo scoperto e divulgato nuove tecniche per la memoira e ora stiamo dimostrando la possibilit di realizzare neuroni artificiali basati sul cambiamento di fase, che possono compiere varie primitive computazionali come ad esempio la capacit di rilevare la correlazione tra le informazioni o l'apprendimento senza supervisione".

I neuroni artificiali progettati dagli scienziati IBM a Zurigo sono costituiti da materiali a cambiamento di fase, come ad esempio Germanio-Antimonio-Tellurio (di seguito GST), la cui caratteristica fondamentale la capacit di poter mostrare due stati stabili, uno amorfo e uno cristallino. Questi materiali sono, tra l'altro, alla base della realizzazione dei supporti Blu-ray riscrivibili.

All'interno dell'articolo pubblicato su Nature il gruppo di ricercatori spiega come applicando una serie di impulsi elettrici ai neuroni artificiali sia stato possibilie cristallizzare in maniera progressiva il materiale a cambiamento di fase, portando in ultima istanza il neurone artificiale a "sparare" un segnale. Si tratta del comportameto descritto dal modello "integrate-and-fire" che spiega le funzionalit elettriche del neurone. Si tratta delle fondamenta dell'elaborazione basata su eventi (event-based computation) e, in linea di principio, sono gli stessi meccanismi alla base delle reazioni che il cervello elabora a seguito di determinati stimoli, come ad esempio quando si tocca qualcosa che scotta.


Un wafer che contiene centinaia di neuroni artificiali (i piccoli rettangoli argentati).

I neuroni biologici sono caratterizzati da membrane che fungono da "porte" per i segnali elettrici e che richiedono l'assorbimento di una determinata quantit di energia. Nei neuroni artificiali creati da IBM proprio il materiale a cambiamento di fase a compiere questa funzione: in altri termini il segnale passa attraverso quando la membrana di materiale a cambiamento di fase viene colpita da una quantit di corrente sufficiente per passare allo stato cristallino (che nel caso del GST conduttivo), per poi ritornare a quello amorfo (isolante) dopo un determinato periodo di tempo nel quale il materiale non risponde ad alcun stimolo.

Un'altra caratteristica molto importante di questi neuroni artificiali rappresentata dalla loro natura stocastica, cio dalla possibilit di offrire un certo grado di casualit nei risultati. E' un comportamento che si ritrova nei neuroni biologici per via di molte variabili (conduzione ionica, temperatura) e i ricercatori IBM osservano che i neuroni artificiali da loro creati sono in grado di mostrare un comportamento stocastico perch lo stato amorfo in cui essi ritornano dopo un evento sempre leggermente differente rispetto al precedente stato amorfo.

Sfruttando questi meccanismi i ricercatori spiegano che anche un singolo neurone pu essere usato per individuare pattern o scoprire correlazioni in un flusso di informazioni event-based in tempo reale. Ad esempio, in un contesto Internet of Things, sarebbe possibile raccogliere ed analizzare grossi volumi di dati relativi alle condizioni meteo direttamente al punto di raccolta per elaborare pi velocemente previsioni accurate. I neuroni artificiali potrebbero essere inoltre impiegati per individuare ricorrenze in transazioni finanziarie o per trovare discrepanze e usare informazioni dei social media per individuare nuove tendenze culturali in tempo reale. Tutto ci suggerisce la possibilit di usare grandi gruppi di questi neuroni per realizzare coprocessori neuromorfici, cio in grado di imitare in qualche misura i meccanismi di funzionamento del cervello biologico.

Gli scienziati IBM hanno organizzato circa 500 neuroni artificiali in gruppi e li hanno usati per rappresentare segnali veloci e complessi. I neuroni artificiali hanno mostrato la capacit di sostenere miliardi di cicli di switch che corrispondono a molteplici anni di operazioni ad una frequenza di aggiornamento di 100Hz. L'energia necessaria per ciascun aggiornamento stata inferiore a cinque picojoule e la potenza media inferiore a 120 microwatt (una comune lampadina da 60W assorbe, appunto, 60 milioni di microwatt).

Tomas Tuma, coautore dell'articolo pubblicato su Nature, ha commentato: "I gruppi di neuroni stocastici a cambiamento di fase, assieme ad altri elementi computazionali come le sinapsi artificiali, potrebbero rappresentare elementi in grado di abilitare la creazione di una nuova generazione di sistemi di elaborazione neuromorfica estremamente densi".


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