Le reti neurali sono alcuni degli strumenti più importanti dell’intelligenza artificiale (IA): imitano il funzionamento del cervello umano e possono riconoscere in modo affidabile testi, linguaggio e immagini, solo per citarne alcuni. Finora, hanno funzionato su processori tradizionali sotto forma di software adattivo, ma gli esperti stanno lavorando a un concetto alternativo, il “computer neuromorfico”.
In questo caso, i punti di commutazione del cervello – i neuroni – non vengono simulati dal software, ma ricostruiti in componenti hardware. Un team di ricercatori dell’Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) ha ora dimostrato un nuovo approccio a tale hardware: onde magnetiche mirate che vengono generate e suddivise in wafer di dimensioni micrometriche. Guardando al futuro, ciò potrebbe significare che le attività di ottimizzazione e il riconoscimento dei modelli potrebbero essere completati più velocemente e in modo più efficiente dal punto di vista energetico.
Il team ha basato le sue indagini su un minuscolo disco del materiale magnetico ferro nichel, con un diametro di pochi micrometri di larghezza. Un anello d’oro è posto attorno a questo disco: quando una corrente alternata nell’intervallo dei gigahertz scorre attraverso di esso, emette microonde che eccitano le cosiddette onde di spinnel. Gli elettroni quindi trasmettono questo disturbo ai rispettivi vicini, il che fa sì che un’onda di spin attraversi il materiale. Le informazioni possono essere trasportate in modo altamente efficiente in questo modo senza dover spostare gli elettroni stessi, come avviene nei chip dei computer odierni.
Esca per microonde
All’inizio, tuttavia, gli scienziati non erano in grado di controllare la divisione dell’onda di rotazione in modo molto preciso. Quindi, il team ha dovuto escogitare un modo per aggirare il problema, che ora hanno descritto in Physical Review Letters. Oltre all’anello d’oro, vicino al wafer magnetico è attaccata una piccola striscia magnetica. Un breve segnale a microonde genera un’onda di spin in questa striscia che può interagire con l’onda di spin nel wafer e quindi agire come una sorta di esca. L’onda di rotazione nella striscia fa sì che l’onda nel wafer si divida più velocemente.
Il che significa anche che, in linea di principio, è stato dimostrato che i wafer a onde di spin sono adatti per i neuroni hardware artificiali: passano in modo simile alle cellule nervose nel cervello e possono essere controllati direttamente.
Riconoscimento facciale e ottimizzazione del traffico
Il riconoscimento dei pattern è una delle principali applicazioni dell’IA. Il riconoscimento facciale su uno smartphone, ad esempio, elimina la necessità di una password. Affinché funzioni, una rete neurale deve essere addestrata in anticipo, il che implica un’enorme potenza di calcolo e enormi quantità di dati. I produttori di smartphone trasferiscono questa rete a un chip speciale che viene poi integrato nel telefono cellulare. Ma il chip ha un punto debole. Non è adattivo, quindi non è in grado di riconoscere i volti che indossano una maschera, ad esempio.
Un computer neuromorfico, d’altra parte, potrebbe anche affrontare situazioni come questa: a differenza dei chip convenzionali, i suoi componenti non sono cablati ma funzionano come cellule nervose nel cervello. Per questo motivo, un computer neuromorfico potrebbe elaborare grandi volumi di dati contemporaneamente, proprio come un essere umano. Oltre al riconoscimento del modello, il nuovo tipo di computer potrebbe rivelarsi utile anche in un altro campo economicamente rilevante: per attività di ottimizzazione come i pianificatori di percorsi per smartphone ad alta precisione.
Ph. Credit: Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HDZR)
