Le innovazioni tecnologiche corrono alla velocità della luce. Tutti noi abbiamo sentito parlare almeno una volta di Intelligenza Artificiale, di macchine che sono state progettate appositamente per imitare il funzionamento del cervello umano, di algoritmi IA e di reti neurali.
Nasce così il Neuromorphic Computing, che può essere considerato la futura generazione dell'Intelligenza Artificiale.
L'obiettivo principale è sviluppare Intelligenze Artificiali capaci di pensare in maniera creativa, riconoscere schemi, oggetti, immagini o ambienti mai incontrati prima, stabilendo connessioni tra le esperienze passate e presenti, proprio come farebbe un essere umano.
Il termine "neuromorfico" deriva da "neuro", che si riferisce ai nervi o al sistema nervoso, e "morfico", che significa "relativo alla forma o struttura".
Vediamo cosa sono i chip neuromorfici
I chip neuromorfici sono un tipo di circuito integrato che imita la struttura e il funzionamento del cervello umano.
Questi chip sono progettati per simulare le operazioni dei neuroni e delle sinapsi nel cervello umano, rendendo possibile l'apprendimento e il ragionamento in tempo reale.
Ci sono due concetti chiave per comprendere a fondo il funzionamento dei chip neuromorfici:
la computazione parallela e l'apprendimento locale.
Computazione parallela: Il cervello umano ha miliardi di neuroni che lavorano insieme per processare informazioni simultaneamente. Questo è in contrasto con i tradizionali computer digitali che processano le informazioni sequenzialmente. I chip neuromorfici cercano di replicare questa capacità parallela.
Apprendimento locale: Nel cervello umano, l'apprendimento avviene localmente. Ogni neurone modifica la sua attività in base ai segnali che riceve dai neuroni vicini. Questo differisce dall'approccio tradizionale dell'apprendimento automatico, in cui i modelli devono essere addestrati su un grande insieme di dati e richiedono un enorme potere di calcolo. I chip neuromorfici permettono un apprendimento più efficiente in termini di energia, in quanto l'apprendimento avviene direttamente dove i dati vengono processati.
Le macchine che operano sul principio del Neuromorphic Computing si fondano interamente sulla nozione di rete neurale.
Un chip neuromorfico è un processore di dati analogico che prende spunto dal cervello biologico, costituendo un'unità di calcolo che mira a replicare, in termini informatici, le funzionalità del cervello umano, in particolare, la sua rete neurale.
Grazie ai chip neuromorfici, la gestione delle unità di elaborazione e memoria è molto più agevole, poiché non esiste una divisione hardware.
Questa caratteristica è fondamentale per l'uso effettivo dell'Intelligenza Artificiale e del Machine Learning in situazioni reali, dove i fattori critici riguardano i tempi di elaborazione e i costi. L'adozione di chip neuromorfici permette una notevole riduzione dei tempi di elaborazione e dei costi di formazione, superando i limiti tipici delle IA.
In aggiunta, le IA neuromorfiche, rispetto alle AI tradizionali, sono più sostenibili ed efficienti, offrendo nuove opportunità sia in termini di prestazioni che di efficienza energetica.
Questi aspetti assumono un'importanza particolare in questa fase storica, data la crisi ambientale ed energetica globale.
Le reti neurali delle IA attualmente utilizzate, al contrario, sono gestite da computer convenzionali che prevedono una netta distinzione hardware tra memoria ed elaborazione; tale separazione si traduce in inefficienza durante la fase di formazione e in un notevole consumo energetico dovuto al continuo trasferimento di informazioni da un componente all'altro.
I sistemi neuromorfici vantano una notevole scalabilità, in quanto operano su un modello che sfrutta il parallelismo nell'elaborazione. Le reti neurali sono per natura parallele, quindi, in questo scenario, l'informazione non percorre un flusso statico come nei computer tradizionali, ma si propaga parallelamente attraverso l'intero schema di elaborazione.
L'aggiunta di ulteriori chip per l'elaborazione aumenta il numero di neuroni/sinapsi disponibili, permettendo quindi al sistema di funzionare come una grande rete unificata. Riguardo ai materiali impiegati, i computer neuromorfici sono attualmente realizzati con la medesima tecnologia a semiconduttori utilizzata per le CPU e i componenti elettronici, basata su silicio. Ricordiamo che negli ultimi tempi la ricerca si sta orientando verso nuove tecnologie, come i sistemi di memoria resistiva, i dispositivi optoelettronici e le biomembrane.
Il Neuromorphic Computing sta creando nuove opportunità per i sistemi di apprendimento in vari settori, inclusa la ricerca scientifica.
Numerosi centri di sviluppo stanno applicando con successo il Neuromorphic Computing per creare robot capaci di apprendere set di attività e istruzioni sempre più complesse in tempi sempre più ridotti.
I chip neuromorfici trovano applicazione anche nel settore medico.
Usando il giusto insieme di parametri, le IA basate su neuromorfismo possono analizzare enormi quantità di dati, rilevando modelli e tendenze utili per studiare la diffusione delle malattie.
Ci sono stati poi diversi casi di utilizzo di chip neuromorfici che vogliamo citare:
Loihi di Intel: Loihi è un chip neuromorfico sviluppato da Intel che è stato utilizzato in diversi progetti di ricerca. Ad esempio, è stato utilizzato per sviluppare un sistema di riconoscimento olfattivo che può identificare odori specifici. Questo sistema ha potenziale in una serie di applicazioni, come ad esempio l'identificazione di sostanze chimiche pericolose o l'analisi della qualità dell'aria.
SpiNNaker dell'Università di Manchester: SpiNNaker (Spiking Neural Network Architecture) è un computer neuromorfico sviluppato dall'Università di Manchester che è stato utilizzato in diversi progetti di ricerca.
Questo, è stato utilizzato per simulare una rete di neuroni per studiare le dinamiche delle reti neurali e il comportamento del cervello. Questo può aiutare a capire meglio come funziona il cervello e può avere applicazioni in neuroscienza e medicina.
TrueNorth di IBM: TrueNorth è un chip neuromorfico sviluppato da IBM che è stato utilizzato in vari progetti. Il sistema di visione artificiale sviluppato da IBM utilizza TrueNorth. Questo sistema può identificare oggetti e tracciare il loro movimento in tempo reale con un'efficienza energetica molto alta. Questo ha potenziale in una serie di applicazioni, come ad esempio la sorveglianza, la guida autonoma e la robotica.
Mentre ci avviciniamo al futuro dell'Intelligenza Artificiale, il Neuromorphic Computing promette di rivoluzionare non solo l'IA, ma anche settori come medicina, istruzione e business.
Nell'ambiente aziendale, i chip neuromorfici potranno rendere più efficienti l'analisi dei dati e i processi operativi.
In medicina, potrebbero rivoluzionare l'analisi dei dati clinici, prevedendo e individuando precocemente malattie.
Nel settore educativo, l'apprendimento personalizzato potrebbe diventare la norma grazie a queste tecnologie.
La nuova era dell'IA è alle porte, sarà nostro interesse applicare ed utilizzare tali innovazioni per migliorare e semplificare la nostra vita.
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