Nuovo Chip per Computer Azionato dalla Luce Potrebbe Rendere l’Intelligenza Artificiale più Intelligente e Compatta

I ricercatori hanno sviluppato un chip elettronico che mimetizza il modo in cui il cervello umano elabora le informazioni visive, combinando algoritmi di intelligenza artificiale con il hardware necessario per catturare le immagini.

Un team internazionale di ricercatori degli Stati Uniti, della Cina e dell’Australia ha collaborato a un nuovo chip elettronico progettato per migliorare l’intelligenza artificiale combinando software sofisticati e hardware in un dispositivo minuscolo azionato dalla luce. La ricerca è stata guidata dalla RMIT University e recentemente pubblicata sulla rivista Advanced Materials.

Il dispositivo prototipo creato dal team di ricerca è su scala nanometrica e integra il software di intelligenza artificiale con il hardware di imaging del computer grazie all’utilizzo di metamateriali che alterano il modo in cui il chip risponde alla luce. Con ulteriori raffinamenti, la tecnologia utilizzata per creare questo potrebbe servire come base per dispositivi ancora più piccoli e intelligenti, nonché per droni e robot.

Secondo l’Associate Professor Sumeer Walia della RMIT, il nuovo prototipo di chip abilita funzionalità simili a quelle del cervello combinando componenti modulari in un sistema complesso.

“La nostra nuova tecnologia aumenta radicalmente l’efficienza e l’accuratezza portando più componenti e funzionalità in una sola piattaforma”, ha spiegato Walia tramite RMIT news. “Ci sta avvicinando a un dispositivo di intelligenza artificiale tutto in uno ispirato alla più grande invenzione di calcolo della natura – il cervello umano”.

Secondo Walia, l’obiettivo del team di ricerca è emulare uno dei principali modi in cui il cervello apprende – la codifica delle informazioni visive come memorie. Sebbene ci sia ancora molto lavoro da fare, il prototipo creato dal team di ricerca rappresenta un grande passo verso un miglioramento dell’interazione uomo-macchina, sistemi bionici scalabili e neurobiotica.

La maggior parte delle applicazioni di intelligenza artificiale a livello commerciale si basa su software e elaborazione dati off-site, sfruttando il cloud computing. Per rendere le applicazioni on-site più potenti e affidabili, il prototipo di chip integra l’intelligenza e il hardware insieme in un esempio di intelligenza artificiale edge. Dispositivi come veicoli autonomi e droni devono essere in grado di elaborare grandi quantità di dati on-site, rendendoli casi d’uso ideali per tecnologie come il nuovo prototipo di chip. Walia ha spiegato che una dash-cam in un’auto, caricata con il hardware ispirato al cervello sviluppato dai ricercatori, potrebbe riconoscere luci, altri veicoli, segnali, pedoni, piante e altro. Secondo Walia, è possibile che il chip possa offrire “livelli di efficienza e velocità senza precedenti nella presa di decisioni autonoma e guidata dall’intelligenza artificiale”.

La tecnologia utilizzata dal prototipo si basa su chip precedenti sviluppati dai ricercatori della RMIT. Questi prototipi precedenti utilizzavano la luce per costruire e modificare “memorie”. Le nuove funzionalità create dal team di ricerca significano che il chip può catturare automaticamente immagini, manipolare immagini e addestrare modelli di apprendimento automatico che riconoscono oggetti con un’accuratezza superiore al 90%.

La progettazione del prototipo di chip è stata influenzata dalla tecnologia optogenetica. L’optogenetica si riferisce a strumenti di biotecnologia emergenti che consentono ai ricercatori di manipolare i neuroni con precisione utilizzando la luce. Il chip di intelligenza artificiale sviluppato dal team della RMIT utilizza fosforo nero, un materiale semiconduttore. Il fosforo nero è estremamente sottile e cambia la sua resistenza elettrica mentre le lunghezze d’onda della luce cambiano. Mentre lunghezze d’onda di luce diverse vengono proiettate sul materiale, il materiale cambia le sue proprietà, diventando utile per diverse funzioni come lo stoccaggio di memoria e l’imaging. Come autore principale dello studio, il dottor Taimor Ahmed della RMIT ha spiegato che i sistemi di calcolo basati sulla luce sono meno energivori, più precisi e più veloci dei metodi di calcolo tradizionali.

Secondo Ahmed, il vantaggio di combinare sistemi modulari in un unico dispositivo su scala nanometrica è che i sistemi di intelligenza artificiale e gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere utilizzati in dispositivi più piccoli. Ad esempio, Ahmed ha spiegato che gli scienziati potrebbero miniaturizzare la tecnologia che hanno sviluppato per migliorare le retine artificiali e aumentare l’accuratezza degli occhi bionici.

“Il nostro prototipo rappresenta un importante passo avanti verso l’obiettivo finale dell’elettronica: un cervello su un chip che può imparare dall’ambiente proprio come noi”, ha detto Ahmed.

Il prototipo di chip è stato progettato con facilità di integrazione con altre tecnologie e elettronica esistente.