Colmare il divario tra intelligenza artificiale e calcolo neuromorfico

Nel panorama in rapida evoluzione dell'intelligenza artificiale, la ricerca di hardware in grado di tenere il passo con le crescenti esigenze computazionali è incessante. Una svolta significativa in questa ricerca è stata raggiunta grazie a uno sforzo collaborativo guidato dalla Purdue University, insieme all'Università della California di San Diego (UCSD) e all'École Supérieure de Physique et de Chimie Industrielles (ESPCI) di Parigi. Questa collaborazione segna un progresso fondamentale nel campo del calcolo neuromorfico, un approccio rivoluzionario che cerca di emulare i meccanismi del cervello umano all'interno dell'architettura informatica.

Le sfide dell’attuale hardware AI

I rapidi progressi nell’intelligenza artificiale hanno introdotto algoritmi e modelli complessi, richiedendo un livello di potenza computazionale senza precedenti. Tuttavia, man mano che approfondiamo i regni dell’intelligenza artificiale, emerge una sfida evidente: l’inadeguatezza delle attuali architetture informatiche basate sul silicio nel tenere il passo con le esigenze in evoluzione della tecnologia AI.

Erica Carlson, Professoressa di Fisica e Astronomia per il 150° anniversario dell'Intelligenza Artificiale presso la Purdue University, articola questa sfida in modo conciso. Spiega: "I codici ispirati al cervello della rivoluzione dell'intelligenza artificiale vengono in gran parte eseguiti su architetture di computer convenzionali al silicio, che non sono state progettate per questo scopo". Questa osservazione sottolinea una discrepanza fondamentale tra l'hardware esistente, progettato principalmente per l'elaborazione generica, e le esigenze specifiche degli algoritmi avanzati dell'intelligenza artificiale.

Questa discrepanza, come sottolinea Carlson, non solo limita le potenziali applicazioni dell’intelligenza artificiale, ma porta anche a notevoli inefficienze energetiche. I chip di silicio, sostenitori dell’era digitale, sono intrinsecamente inadatti all’elaborazione parallela e interconnessa richiesta dalle reti neurali e dai modelli di deep learning. La capacità di elaborazione lineare e sequenziale delle tradizionali CPU (Central Processing Unit) e GPU (Graphics Processing Unit) è in netto contrasto con le esigenze dei calcoli avanzati dell'intelligenza artificiale.

Presentato il calcolo neuromorfico

Lo sforzo di ricerca collaborativa è culminato in una svolta significativa, come dettagliato nel loro studio “Memoria di inversione di rampa distribuita spazialmente in VO2.” Questa ricerca annuncia un nuovo approccio all'hardware informatico, ispirato alle operazioni sinaptiche del cervello umano.

Al centro di questa svolta c’è il concetto di calcolo neuromorfico. A differenza delle architetture informatiche tradizionali, il calcolo neuromorfico tenta di imitare la struttura e la funzionalità del cervello umano, concentrandosi in particolare su neuroni e sinapsi. I neuroni sono le cellule che trasmettono le informazioni nel cervello e le sinapsi sono gli spazi che consentono ai segnali di passare da un neurone all'altro. Nel cervello biologico, queste sinapsi sono fondamentali per codificare la memoria.

L'innovazione del team risiede nell'utilizzo di ossidi di vanadio, materiali particolarmente adatti alla creazione di neuroni e sinapsi artificiali. Questa scelta di materiale rappresenta un significativo allontanamento dagli approcci convenzionali basati sul silicio, incarnando l'essenza dell'architettura neuromorfica: la replica di comportamenti simili a quelli del cervello all'interno di chip di elaborazione.

Efficienza energetica e calcolo avanzato

Le implicazioni di questa svolta sono di vasta portata, soprattutto in termini di efficienza energetica e capacità computazionali. Carlson approfondisce i potenziali vantaggi, affermando: “Le architetture neuromorfiche promettono processori a basso consumo energetico, computazione avanzata, modalità computazionali fondamentalmente diverse, apprendimento nativo e riconoscimento di modelli migliorato”. Questo spostamento verso l’informatica neuromorfica potrebbe ridefinire il panorama dell’hardware AI, rendendolo più sostenibile ed efficiente.

Uno dei vantaggi più convincenti del calcolo neuromorfico è la sua promessa di ridurre significativamente i costi energetici associati all’addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni come ChatGPT. L’attuale elevato consumo energetico di tali modelli è in gran parte attribuito alla dissonanza tra hardware e software, un divario che il calcolo neuromorfico mira a colmare. Emulando i componenti di base di un cervello, queste architetture forniscono ai sistemi di intelligenza artificiale un modo più naturale ed efficiente di elaborare e apprendere dai dati.

Inoltre, Carlson sottolinea i limiti del silicio nella replica del comportamento simile ai neuroni, un aspetto critico per il progresso dell’hardware AI. Le architetture neuromorfiche, con la loro capacità di imitare sia le sinapsi che i neuroni, sono destinate a rivoluzionare il modo in cui funzionano i sistemi di intelligenza artificiale, avvicinandosi a un modello più simile ai processi cognitivi umani.

Un elemento chiave di questa ricerca è l'uso innovativo degli ossidi di vanadio. Questo materiale si è dimostrato molto promettente per la simulazione delle funzioni dei neuroni e delle sinapsi del cervello umano. Alexandre Zimmers, uno dei principali scienziati sperimentali dell'Università della Sorbona e dell'ESPCI, sottolinea questa svolta, affermando: "Nel biossido di vanadio, abbiamo osservato come si comporti come una sinapsi artificiale, un significativo passo avanti nella nostra comprensione".

La ricerca del team ha portato a un modo più semplice ed efficiente per immagazzinare la memoria, simile a quello del cervello umano. Osservando il comportamento dell'ossido di vanadio in diverse condizioni, hanno scoperto che la memoria non è immagazzinata solo in parti isolate del materiale, ma è distribuita in modo uniforme. Questa intuizione è cruciale perché suggerisce nuovi modi per progettare e costruire dispositivi neuromorfici, in grado di elaborare le informazioni in modo più efficace ed efficiente, proprio come fa il cervello umano.

Avanzamento del calcolo neuromorfico

Sulla base di queste scoperte rivoluzionarie, il team di ricerca sta già tracciando la rotta per la fase successiva del proprio lavoro. Grazie alla comprovata capacità di osservare i cambiamenti all'interno del materiale neuromorfico, intendono sperimentare ulteriormente modificando localmente le proprietà del materiale. Zimmers spiega il potenziale di questo approccio: "Questo potrebbe consentirci di guidare la corrente elettrica attraverso regioni specifiche del campione in cui l'effetto memoria è al suo massimo, migliorando significativamente il comportamento sinaptico di questo materiale neuromorfico".

Questa direzione apre interessanti possibilità per il futuro del calcolo neuromorfico. Perfezionando il controllo e la manipolazione di questi materiali, i ricercatori mirano a creare dispositivi neuromorfici più efficienti ed efficaci. Tali progressi potrebbero portare a hardware in grado di emulare più da vicino le complessità del cervello umano, aprendo la strada a sistemi di intelligenza artificiale più sofisticati ed efficienti dal punto di vista energetico.