I ricercatori scoprono che l’apprendimento può essere mimato nella materia sintetica

I ricercatori dell’Università del Rutgers hanno scoperto che l’apprendimento può essere mimato nella materia sintetica. L’apprendimento è una caratteristica fondamentale dell’intelligenza e la nuova scoperta potrebbe avere grandi implicazioni per lo sviluppo di algoritmi nell’intelligenza artificiale (AI).

Lo studio è stato pubblicato sulla rivista PNAS.

Caratteristica fondamentale degli esseri umani

La caratteristica fondamentale dell’apprendimento negli esseri umani è stata l’ispirazione per lo sviluppo di molte tecnologie di intelligenza artificiale e consente loro di adattarsi a condizioni e ambienti in continua evoluzione. Tuttavia, l’AI è spesso focalizzata sull’emulazione della logica umana. La nuova scoperta dei ricercatori fornisce un percorso per mimare la cognizione umana in dispositivi che possono apprendere, ricordare e prendere decisioni simili a quelle degli esseri umani e del nostro cervello.

Creando questo stato solido, nuovi algoritmi nell’AI e nel calcolo neuromorfico potrebbero essere sviluppati con la flessibilità di affrontare incertezze, contraddizioni e altri aspetti simili presenti nella nostra vita quotidiana. Il calcolo neuromorfico costruisce sistemi nervosi artificiali per trasferire segnali elettrici che mimano i segnali del cervello e lo fa per mimare la struttura e l’operazione neurale del cervello umano.

I ricercatori del Rutgers sono stati affiancati da colleghi di Purdue, dell’Università della Georgia e del Laboratorio Nazionale di Argonne.

Ruolo dell’ossido di nichel

Insieme, i ricercatori hanno studiato come la conducibilità elettrica dell’ossido di nichel, un tipo speciale di materiale isolante, rispondeva dopo che il suo ambiente era stato modificato più volte in intervalli di tempo diversi.

Subhashish Mandal è un associato post-dottorato nel Dipartimento di Fisica e Astronomia del Rutgers-New Brunswick.

“L’obiettivo era trovare un materiale la cui conducibilità elettrica potesse essere regolata modulando la concentrazione di difetti atomici con stimoli esterni come ossigeno, ozono e luce”, ha detto Mandal. “Abbiamo studiato come questo materiale si comporta quando lo droghiamo con ossigeno o idrogeno e, soprattutto, come la stimolazione esterna modifica le proprietà elettroniche del materiale.”

Una delle scoperte dei ricercatori è stata che quando gli stimoli del gas cambiavano rapidamente, il materiale non poteva rispondere appieno. Invece, rimaneva in uno stato instabile in entrambi gli ambienti mentre la sua risposta iniziava a diminuire.

I ricercatori hanno quindi introdotto uno stimolo di ossido di azoto come ozono e il materiale ha risposto più fortemente prima di diminuire nuovamente.

“La parte più interessante dei nostri risultati è che dimostra caratteristiche di apprendimento universali come l’abitudine e la sensibilizzazione che generalmente si trovano nelle specie viventi”, ha detto Mandal. “Queste caratteristiche del materiale possono ispirare nuovi algoritmi per l’intelligenza artificiale. Allo stesso modo in cui il movimento collettivo degli uccelli o dei pesci ha ispirato l’AI, crediamo che il comportamento collettivo degli elettroni in un solido quantistico possa fare lo stesso nel futuro.

“Il campo in crescita dell’AI richiede hardware che possa ospitare proprietà di memoria adattiva al di là di quanto viene utilizzato nei computer di oggi”, ha continuato. “Ritroviamo che gli isolanti di ossido di nichel, che storicamente sono stati limitati a scopi accademici, potrebbero essere candidati interessanti da testare in futuro per computer e robotica ispirati al cervello.”