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Con i suoi 100 miliardi di neuroni, il cervello è tra gli organi più complessi del nostro organismo. In ogni singolo istante ogni neurone è in grado di inviare istruzioni a migliaia di altri neuroni, creando così dei veri e propri "circuiti elettrici" che ci consentono di individuare somiglianze, archiviare ricordi, effettuare inferenze e mettere in atto processi di apprendimento senza fatica apparente. Il merito di queste abilità cognitive, però, non è dei soli neuroni: una parte fondamentale è recitata anche dalle sinapsi, che mettono in comunicazione ogni singola cellula cerebrale con altre sparse nei vari lobi cerebrali.
I ricercatori nel settore emergente del computing neuromorfico tentano da diversi anni, e con risultati finora altalenanti, di progettare e realizzare dei chip che siano in grado di riprodurre il funzionamento del cervello umano. Si tratta di unità di calcolo molto particolari, dato che il loro funzionamento non si basa sulla dicotomia "0" e "1" sfruttata invece dai chip digitali che si trovano a bordo di tutti i nostri dispositivi elettronici. I chip neuromorfici sono infatti analogici, attivandosi in maniera differente a seconda del gradiente di segnale (o peso) scambiato tra due o più unità di calcolo neuromorfiche. Insomma, a grandi linee lo stesso funzionamento dei neuroni, che forniscono risposte differenti a seconda del tipo e numero di cariche elettriche che scorrono attraverso la sinapsi che li collega.
In questo modo, piccoli processori neuromorfici potrebbero processare in parallelo e contemporaneamente milioni e milioni di dati, come avviene oggi all'interno di grandi (e costosi) supercomputer. Finora, il maggior ostacolo alla realizzazione di tale chip è stato rappresentato dalle sinapsi artificiali, molto meno efficienti della loro controparte biologica. Una possibile soluzione a questo problema è stata però recentemente prospettata da un gruppo di ricercatori del Massachusetts Institute of Technology.
Troppe strade non conducono da nessuna parte
Il problema degli attuali chip neuromorfici è rappresentato dai materiali utilizzati per creare le sinapsi artificiali. Lo spazio tra i vari neuroni "elettronici" è riempito da materiali amorfi (ossia da materiali la cui struttura fisica non segue un ordine o un modello ben preciso), che forniscono agli ioni un numero pressoché infinito di possibili "sentieri" da percorrere per raggiungere il loro obiettivo. In questo modo la carica ionica è difficile da controllare e le sinapsi all'interno del chip possono comportarsi in maniera non omogenea, fornendo prestazioni "discordanti".
In particolare, l'impossibilità di predire quale sia il percorso seguito dal flusso di ioni rende complessa l'operazione di riscrittura dei dati, che deve avvenire nella stessa maniera in cui è avvenuta la prima volta. In un materiale amorfo, con il suo dedalo di possibili collegamenti, ci sono elevatissime possibilità che gli ioni seguano una strada differente rispetto a quella iniziale producendo un risultato di volta in volta diverso dall'originale.
Senso unico
Gli studiosi del MIT, del dipartimento di ingegneria meccanica e scienze dei materiali, hanno realizzato un chip neuromorfico sperimentale, composto da un singolo strato di silicio, con gli atomi a comporre tanti esagoni, come quelli delle reti utilizzate solitamente all'interno dei pollai. Questa conformazione, pur non fornendo alcuna garanzia assoluta sul percorso che gli ioni seguiranno, permette di predirlo con maggior facilità e, quindi, di ricostruirlo in caso si debbano cancellare le informazioni e riscriverle da capo.
Per migliorare ulteriormente le performance del circuito, gli scienziati statunitensi hanno realizzato un diodo in silicio-germanio, capace di creare una sorta di imbuto nel quale incanalare forzatamente il flusso di ioni. Questo consente di ottenere un percorso quasi obbligato, permettendo ai ricercatori di avere maggiori certezze sulla strada che le particelle elettriche seguiranno.
In fase di test, questa sinapsi in silicio-germanio ha mostrato risultati molto incoraggianti. Sottoposta per 700 volte allo stesso voltaggio, la sinapsi ha mostrato sempre e comunque comportamenti coerenti e uniformi, gettando così le basi per la realizzazione di reti neurali più precise e affidabili.
Corso di scrittura
Per valutare l'efficacia della loro scoperta, i ricercatori del MIT hanno voluto testarla su processi e compiti di apprendimento reali, come riconoscere numeri e lettere tratte da database solitamente utilizzati per allenare "cervelli sintetici". Il chip neuromorfico, in particolare, è composto da neuroni con il compito di "catturare" input e neuroni con funzioni mnemoniche; a collegarli troviamo le sinapsi al silicio-germanio, capaci di garantire prestazioni uniformi in qualunque situazione.
Data la sua organizzazione interna, e grazie alle sinapsi artificiali del MIT, la rete neurale ideata dagli scienziati statunitensi è in grado di apprendere nuovi simboli non appena gli vengono proposti. Se, ad esempio, i neuroni di input "leggono" un simbolo e lo identificano come uno "0", lo archiviano in un dato neurone "output" del chip; ogni qualvolta si presenterà un simbolo con caratteristiche fisiche analoghe, la sinapsi relativa alla "cella di memoria" nella quale è archiviata lo "0" si rafforzerà e confermerà così la sua catalogazione.
Nel corso di alcune simulazioni svolte al computer, i circuiti ideati dai ricercatori della facoltà di ingegneria meccanica e scienze dei materiali del Massachusetts Institute of Technology sono stati in grado di riconoscere il 95% dei caratteri dati loro "in pasto": percentuali molto elevate, che hanno convito gli scienziati della bontà della loro intuizione.
