Il nuovo chip per computer alimentato dalla luce potrebbe rendere l'IA più intelligente e più piccola

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

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

Il dispositivo prototipo creato dal team di ricerca è su nanoscala e integra il software AI con l'hardware di imaging del computer grazie all'uso di metamateriali che alterano il modo in cui il chip risponde alla luce. Con un ulteriore perfezionamento, la tecnologia utilizzata per crearlo potrebbe servire da base per dispositivi ancora più piccoli e intelligenti, oltre a droni e robot.

Secondo il professore associato di RMIT Sumeer Walia, il nuovo prototipo di chip consente funzionalità simili al cervello combinando componenti modulari in un sistema complesso.

"La nostra nuova tecnologia aumenta radicalmente l'efficienza e la precisione riunendo più componenti e funzionalità in un'unica piattaforma", ha spiegato Walia tramite RMIT News. "Ci sta avvicinando a un dispositivo di intelligenza artificiale all-in-one ispirato alla più grande innovazione informatica della natura: il cervello umano".

Secondo Walia, l'obiettivo del gruppo di ricerca è quello di emulare uno dei modi principali in cui il cervello apprende: la codifica delle informazioni visive come ricordi. Anche se c'è ancora molto lavoro da fare, il prototipo creato dal team di ricerca rappresenta un grande passo verso una migliore interazione uomo-macchina, sistemi bionici scalabili e neurobiotici.

La maggior parte delle applicazioni di intelligenza artificiale a livello commerciale si basa su software off-site e sull'elaborazione dei dati, sfruttando il cloud computing. Per rendere le applicazioni in loco più potenti e affidabili, il chip prototipo integra intelligenza e hardware insieme in un esempio di edge AI. Dispositivi come veicoli autonomi e droni devono essere in grado di elaborare una grande quantità di dati in loco, 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 l'hardware neuro-ispirato sviluppato dai ricercatori, potrebbe riconoscere luci, altri veicoli, segnali, pedoni, piante e altro. Secondo Walia, è possibile che il chip possa fornire "livelli di efficienza e velocità senza precedenti nel processo decisionale autonomo e guidato dall'intelligenza artificiale".

La tecnologia utilizzata dal prototipo si basa su chip precedenti sviluppati dai ricercatori RMIT. Questi primi prototipi utilizzavano la luce per costruire e modificare “memorie”. Le nuove funzionalità create dal gruppo di ricerca fanno sì che il chip possa acquisire automaticamente immagini, manipolarle e addestrare modelli di apprendimento automatico che riconoscono oggetti con una precisione superiore al 90%.

Il design del chip prototipo è stato influenzato dalla tecnologia optogenetica. L'optogenetica si riferisce agli strumenti biotecnologici emergenti che consentono agli scienziati di manipolare i neuroni con la previsione usando la luce. Utilizza il chip AI sviluppato dal team RMIT fosforo nero, un materiale semiconduttore. Il fosforo nero è estremamente sottile e cambia la sua resistenza elettrica al variare delle lunghezze d'onda della luce. Man mano che diverse lunghezze d'onda della luce vengono proiettate sul materiale, il materiale cambia le sue proprietà, diventando utile per diverse funzioni come l'archiviazione della memoria e l'imaging. Come ha spiegato l'autore principale dello studio, il dott. Taimor Ahmed di RMIT, i sistemi di calcolo basati sulla luce consumano meno energia, sono 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 migliorare la precisione degli occhi bionici.

"Il nostro prototipo rappresenta un significativo passo avanti verso l'elettronica più avanzata: un cervello su chip in grado di imparare dall'ambiente circostante, proprio come noi", ha affermato Ahmed.

Il chip prototipo è stato progettato pensando alla facile integrazione con altre tecnologie e con l'elettronica esistente.