Il Neuromorphic Computing è il futuro prossimo dell’IA

chip neuromorfici

L’Intelligenza Artificiale è oggi considerata a tutti gli effetti la principale tecnologia computazionale alla base del progresso tecnologico. I paradigmi computazionali dell'IA, declinata nelle sue varie forme, vengono già ampiamente utilizzati per gestire e fornire servizi di ricerca di informazioni in rete, per il riconoscimento di immagini o vocale. Il tutto, mentre il mondo è letteralmente dominato dal potere dei dati. Anche l'IA sta subendo una fase di profonda trasformazione ed evoluzione verso nuovi modelli computazionali in grado di superare gli attuali limiti di impiego dei tradizionali paradigmi di calcolo, ancora troppo intensivi, anche se meno complessi da progettare. La sfida chiave per le Intelligenze Artificiali del futuro è quella di emulare il più accuratamente possibile lo schema di funzionamento del cervello umano. E' la nuova frontiera del Neuromorphic Computing, la futura generazione dell'IA.

Introduzione

Le innovazioni tecnologiche corrono alla velocità della luce. Tutti noi abbiamo sentito parlare almeno una volta di Intelligenza Artificiale, di macchine che sono state progettate appositamente per imitare il funzionamento del cervello umano, di algoritmi IA e di reti neurali. Negli ultimi anni, le applicazioni basate su modelli di AI hanno registrato una crescita esponenziale in moltissimi settori. Comunemente, siamo soliti definire l’IA come una nuova tecnologia, ma in realtà essa rappresenta un vero e proprio metodo, un nuovo approccio mentale alle cose, una nuova architettura di pensiero. Pur potendo fare affidamento su algoritmi di ultima generazione, modelli, dati e strumenti tecnologici avanzati, l’IA continua ad evolversi e a mutare continuamente, sulla base di quelle che sono le necessità applicative di un mercato in continua evoluzione. Nasce quindi il Neuromorphic Computing, che potremmo definire come la prossima generazione dell’Intelligenza Artificiale. L’obiettivo principale è quello di realizzare Intelligenze Artificiali che siano in grado di pensare seguendo un approccio creativo e di riconoscere pattern, oggetti, immagini o ambienti mai visti prima d’ora, semplicemente creando connessioni tra le esperienze passate e presenti, esattamente come fa un essere umano. Il termine "neuromorfico", infatti, deriva dalle parole "neuro", che significa "relativo ai nervi o al sistema nervoso" e "morfico", che significa "avere la forma o la struttura".

Neuromorphic Computing: la nuova generazione dell’IA

La prossima sfida chiave per l’Intelligenza Artificiale del futuro è quella di emulare con più accuratezza il cervello umano e la sua capacità di apprendere pattern e modelli a partire da stimoli non strutturati. Le AI neuromorfiche provano ad abbinare la flessibilità delle reti neurali umane alla potenza computazionale dei computer di ultima generazione. Nonostante ad oggi i nuovi chip hardware e i software delle AI neuromorfiche si trovino ancora in una fase che potremmo definire di tipo sperimentale, gli hardware neuromorfici di ultima generazione possono aiutare i sistemi a superare la logica binaria avvicinandosi sempre di più al modello del cervello umano, caratterizzato da elevata flessibilità e versatilità. L’idea primordiale che riporta al concetto di Neuromorphing Computing non è propriamente recente. Infatti, già diversi decenni fa i ricercatori in ambito informatico hanno cercato di creare sistemi informatici complessi che potessero ispirarsi alla configurazione funzionale del cervello umano sia a livello software sia a livello hardware. Un computer neuromorfico non segue la classica logica della macchina di Von Neumann. E’ quindi un sistema che non segue lo standard su cui sono basati tutti i computer che siamo abituati a utilizzare quotidianamente. Nello specifico, all’interno di un computer neuromorfico non esiste una netta separazione concettuale tra la memoria (sinapsi) e l’unità di elaborazione (neurone). Le macchine basate sul Neuromorphing Computing si basano completamente sul concetto di rete neurale. Un chip neuromorfico è un elaboratore di dati analogico il cui funzionamento si ispira al cervello biologico, è pertanto una unità di calcolo che cerca di emulare, dal punto di vista informatico, il comportamento del cervello umano, in particolare, ispirandosi alla sua rete di neuroni. Con i chip neuromorfici la gestione delle unità di elaborazione e memoria è molto più fluida, poiché non è presente nessuna separazione hardware. Questo è un aspetto estremamente strategico per l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale e dell’apprendimento automatico (Machine Learning) in contesti reali. Infatti, nelle applicazioni reali i fattori critici sono proprio legati ai tempi di elaborazione e ai costi. Grazie ai chip neuromorfici si riducono drasticamente i tempi di elaborazione e i costi di training, superando i limiti intrinseci delle IA. Inoltre, rispetto alle AI tradizionali, le AI neuromorfiche sono molto più sostenibili e più efficienti, generando nuove opportunità non solo in termini di prestazioni ma anche di efficienza energetica. Aspetti che rivestono una importanza notevole soprattutto in questa fase storica caratterizzata dalla crisi ambientale ed energetica che sta attanagliando il pianeta. Le reti neurali delle AI attualmente in uso, invece, sono gestite da computer tradizionali che prevedono una netta separazione hardware tra memoria ed elaborazione; tale divisione rappresenta una fonte di inefficienza durante la fase di training e comporta anche un notevole consumo energetico per il continuo spostamento delle informazioni da un componente all’altro.

intelligenza artificiale

I sistemi neuromorfici sono anche facilmente scalabili poiché operano secondo un modello basato sul parallelismo dell’elaborazione. Le reti neurali sono intrinsecamente parallele, pertanto, in questo caso l’informazione non segue un flusso statico come nei tradizionali computer, ma attraversa parallelamente tutto il modello di elaborazione. L’aggiunta di ulteriori chip per l’elaborazione non fa altro che accrescere il numero di neuroni/sinapsi disponibili, e quindi il sistema può essere trattato complessivamente come un’unica grande rete. Per quanto concerne i materiali, i computer neuromorfici sono oggi realizzati con la stessa tecnologia dei semiconduttori che viene impiegata anche per le CPU e i componenti degli apparati elettronici, ovvero su base di silicio. Gli studi si orientano verso nuove tecnologie come i sistemi di memoria resistiva, i dispositivi optoelettronici e le biomembrane.

Quali sono le applicazioni del Neuromorphic Computing

Il Neuromorphic Computing apre nuove opportunità per i sistemi di apprendimento in diversi ambiti, tra cui anche quello della ricerca scientifica. Alcuni centri di sviluppo stanno applicando con ottimi risultati il Neuromorphic Computing al fine di sviluppare robot in grado di apprendere un set di compiti e istruzioni sempre più complessi e in tempi sempre più brevi. Si possono ritrovare chip neuromorfici anche in ambito medico, infatti, utilizzando il giusto set di parametri, le AI su base neuromorfica possono analizzare quantità enormi di dati, individuando pattern e andamenti utili per studiare la diffusione di malattie. Nella Computer Vision i sensori neuromorfici consentono di analizzare ciascun pixel dell’immagine in parallelo, trovando correlazioni e schemi in tempi anche molto brevi. In questo contesto siamo soliti vedere immagini catturate dai sensori, anche particolarmente complesse e difficilmente analizzabili con le tecnologie attualmente a disposizione, rendendo difficile trarre adeguate conclusioni sul riconoscimento dei componenti della scena e sul loro reciproco posizionamento spaziale. Con i sensori neuromorfici la Computer Vision, che è uno degli ambiti dove risulta più utile applicare l’approccio umano alla valutazione di ambienti e contesti, viene semplificata e ottimizzata. Ciò significa che gli apparati per la realtà virtuale o aumentata potranno trarre molti vantaggi dall’efficienza e dalla precisione delle AI neuromorfiche per la visione artificiale. Anche nell’analisi e nel monitoraggio ambientale e industriale, le IA neuromorfiche possono offrire un contributo. I sistemi di monitoraggio utilizzano vaste reti di sensori per acquisire i dati ambientali e per comunicare tra loro attraverso la rete. Il calcolo neuromorfico può migliorare e velocizzare molti processi di analisi dei dati, fornendo uno strumento utilissimo per le previsioni sull’andamento futuro o per le valutazioni di manutenzione predittiva e preventiva degli impianti industriali.

Conclusioni

Il calcolo neuromorfico ha un potenziale elevatissimo. I continui progressi nella ricerca di nuovi materiali e nuove tecniche costruttive più sostenibili e più compatibili con un futuro a misura d’uomo, ci inducono a credere che sia proprio nel calcolo neuromorfico il futuro prossimo dell’IA e dei sistemi informatici. Ad oggi, infatti, ci sono diverse società che stanno investendo per sviluppare nuovi chip compatibili con questa tecnologia emergente, ma anche tante idee che provengono dal mondo accademico. L’obiettivo del calcolo neuromorfico è generare sistemi sempre più evoluti che possano replicare con accuratezza il funzionamento del cervello umano. Le AI potranno evolvere verso nuove potenzialità per sfruttare al meglio le proprie caratteristiche, raggiungendo livelli finora inimmaginabili con la tradizionale elaborazione. Un’Intelligenza Artificiale neuromorfica, tuttavia, necessita anche di un hardware profondamente diverso rispetto a quello necessario a un classico computer. Questo, perché, immaginare le AI sotto forma di sistemi neuromorfici, è un cambio radicale nel concetto di Intelligenza Artificiale, che impone una riprogettazione non solo degli algoritmi ma anche della architetture che sono alla base dei sistemi di IA così come li conosciamo oggi. Un nuovo concept del calcolo parallelo potrebbe cambiare drasticamente le tecnologie che già usiamo, migliorandone la fruibilità, rendendola più vicina alle nostre esigenze e necessità. La rivoluzione passerà inevitabilmente anche per un cambio radicale dell’approccio energetico.

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