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 scala nanometrica 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 creare il potrebbe servire da base per dispositivi ancora più piccoli e intelligenti, così come 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 l’accuratezza portando più componenti e funzionalità in un’unica piattaforma”, ha spiegato Walia tramite le notizie RMIT . “Ci sta avvicinando a un dispositivo AI all-in-one ispirato alla più grande innovazione informatica della natura: il cervello umano”.
Secondo Walia, l’obiettivo del gruppo di ricerca è emulare uno dei modi principali in cui il cervello apprende: la codifica delle informazioni visive come ricordi. Anche se c’è ancora una notevole quantità di 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 di livello commerciale si basa su software e elaborazione dati off-site, 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 di ispirazione neuro sviluppata dai ricercatori, potrebbe riconoscere luci, altri veicoli, segnali, pedoni, piante e altro ancora. 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 impiegata dal prototipo si basa su chip precedenti sviluppati dai ricercatori RMIT. Questi primi prototipi utilizzavano la luce per costruire e modificare i “ricordi”. Le nuove funzionalità create dal team di ricerca significano che il chip può acquisire automaticamente immagini, manipolare immagini 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 a strumenti biotecnologici emergenti che consentono agli scienziati di manipolare i neuroni con previsione utilizzando la luce. Il chip AI sviluppato dal team RMIT utilizza 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. Quando diverse lunghezze d’onda della luce vengono proiettate sul materiale, il materiale cambia le sue proprietà, diventando utile per diverse funzioni come la memorizzazione della memoria e l’imaging. Come ha spiegato l’autore principale dello studio, il dottor Taimor Ahmed di RMIT, i sistemi informatici basati sulla luce consumano meno energia, sono più precisi e più veloci dei metodi di elaborazione tradizionali.
Secondo Ahmed, il vantaggio di combinare sistemi modulari in un dispositivo su nanoscala 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 lo scienziato potrebbe miniaturizzare la tecnologia che hanno sviluppato per migliorare le retine artificiali e migliorare la precisione degli occhi bionici.
“Il nostro prototipo rappresenta un progresso significativo verso il massimo dell’elettronica: un cervello su un chip che può imparare dal suo ambiente proprio come facciamo noi”, ha detto Ahmed.
Il chip prototipo è stato progettato tenendo conto della facile integrazione con altre tecnologie e con l’elettronica esistente.
