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Ricercatori aprono la strada ai materiali ispirati alla vita di prossima generazione

Intelligenza artificiale

Ricercatori aprono la strada ai materiali ispirati alla vita di prossima generazione

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Un nuovo materiale ispirato a sistemi viventi cambia il suo comportamento elettrico in base alle esperienze precedenti. Sviluppato da ricercatori dell’Università Aalto, ha efficacemente raggiunto una forma basilare di memoria adattiva. 

Materiali adattivi come questo potrebbero svolgere un ruolo chiave nello sviluppo di sensori medici e ambientali di prossima generazione, nonché in robot morbidi e superfici attive.

Materiali rispondenti in sistemi viventi

Materiali rispondenti possono essere trovati in una vasta gamma di applicazioni, come occhiali da sole che si scuriscono alla luce del sole. Tuttavia, i materiali esistenti reagiscono sempre allo stesso modo e la loro risposta a un cambiamento è indipendente dalla loro storia. Ciò significa che non si adattano in base alle loro esperienze passate. 

D’altra parte, i sistemi viventi adattano il loro comportamento in base alle condizioni precedenti. 

Bo Peng è un Academy Research Fellow all’Università Aalto e uno degli autori senior della ricerca

“Una delle prossime grandi sfide nella scienza dei materiali è sviluppare materiali veramente intelligenti ispirati a organismi viventi,” dice Peng. “Volevamo sviluppare un materiale che avrebbe adattato il suo comportamento in base alla sua storia.” 

Ottenere la memoria adattiva nei materiali

La squadra ha sintetizzato per prima cosa perline magnetiche di dimensioni micrometriche prima di stimolarle con un campo magnetico. Le perline si sono impilate per formare pilastri ogni volta che il magnete era acceso e la forza del campo magnetico ha impattato sulla forma dei pilastri. Queste forme influenzano quanto bene i pilastri conducono l’elettricità. 

‘Con questo sistema, abbiamo accoppiato lo stimolo del campo magnetico e la risposta elettrica. Interessantemente, abbiamo scoperto che la conducibilità elettrica dipende da se abbiamo variato il campo magnetico rapidamente o lentamente,” spiega Peng. “Ciò significa che la risposta elettrica dipende dalla storia del campo magnetico. Il comportamento elettrico era anche diverso se il campo magnetico era in aumento o in diminuzione. La risposta ha mostrato bistabilità, che è una forma elementare di memoria. Il materiale si comporta come se avesse una memoria del campo magnetico.”

La memoria del sistema gli consente di comportarsi in un modo simile all’apprendimento rudimentale. Durante il processo di apprendimento negli organismi viventi, l’elemento di base negli animali è un cambiamento nella risposta delle connessioni tra neuroni. Ciò è chiamato sinapsi e, a seconda di quanto spesso vengono stimolate, le sinapsi nei neuroni diventano più facili o più difficili da attivare. Il cambiamento è chiamato plasticità sinaptica a breve termine e rende la connessione tra una coppia di neuroni più forte o più debole a seconda della loro storia. 

La squadra di ricercatori ha ottenuto un sistema simile con le perline magnetiche, ma il meccanismo è diverso. Quando le perline sono esposte a un campo magnetico a impulsi rapidi, il materiale può condurre meglio l’elettricità. Ma se sono esposte a impulsi più lenti, conducono male. 

Olli Ikkala è un Distinguished Professor all’Aalto. 

“Il nostro materiale funziona un po’ come una sinapsi,” dice Ikkala. “Quello che abbiamo dimostrato apre la strada per la prossima generazione di materiali ispirati alla vita, che si baseranno su processi biologici di adattamento, memoria e apprendimento.”

“In futuro, potrebbero esserci anche più materiali che sono ispirati algoritmicamente a proprietà simili alla vita, anche se non coinvolgeranno la piena complessità dei sistemi biologici. Tali materiali saranno centrali per la prossima generazione di robot morbidi e per il monitoraggio medico e ambientale,” conclude Ikkala. 

Alex McFarland è un giornalista e scrittore di intelligenza artificiale che esplora gli ultimi sviluppi nel campo dell'intelligenza artificiale. Ha collaborato con numerose startup di intelligenza artificiale e pubblicazioni in tutto il mondo.