Le Nuove "Sinapsi Artificiali" Aprono La Strada A Computer Simili Al Cervello

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Un componente di calcolo ispirato al cervello fornisce l'emulazione più fedele delle connessioni tra i neuroni nel cervello umano, dicono i ricercatori.

Un componente di calcolo ispirato al cervello fornisce l'emulazione più fedele delle connessioni tra i neuroni nel cervello umano, dicono i ricercatori.

Il cosiddetto memristor, una componente elettrica la cui resistenza si basa su quanta carica ha attraversato in passato, imita il modo in cui gli ioni di calcio si comportano alla giunzione tra due neuroni nel cervello umano, dice lo studio. Quel bivio è noto come sinapsi. I ricercatori hanno detto che il nuovo dispositivo potrebbe portare a progressi significativi nei computer ispirati al cervello o neuromorfici, che potrebbero essere molto più utili nei compiti percettivi e di apprendimento rispetto ai computer tradizionali, oltre che ad una maggiore efficienza energetica.

"In passato, le persone hanno usato dispositivi come transistor e condensatori per simulare la dinamica sinaptica, che può funzionare, ma questi dispositivi hanno una scarsa somiglianza con i sistemi biologici reali, quindi non è efficiente farlo in questo modo, e si traduce in una maggiore area del dispositivo, maggiore consumo di energia e minor fedeltà ", ha detto il leader dello studio Joshua Yang, professore di ingegneria elettrica e informatica presso l'Università del Massachusetts, Amherst. [10 cose che non sapevi sul cervello]

Ricerche precedenti hanno suggerito che il cervello umano ha circa 100 miliardi di neuroni e circa 1 quadrilione (1 milione di miliardi) di sinapsi. Un computer ispirato al cervello sarebbe idealmente progettato per imitare l'enorme potenza di calcolo e l'efficienza del cervello, hanno detto gli scienziati.

"Con le dinamiche sinaptiche fornite dal nostro dispositivo, possiamo emulare la sinapsi in modo più naturale, più diretto e con maggiore fedeltà", ha detto a WordsSideKick.com. "Non si simula solo un tipo di funzione sinaptica, ma [anche] altre importanti funzionalità e si ottengono effettivamente più funzioni sinaptiche insieme".

Imitando il cervello umano

Nei sistemi biologici, quando un impulso nervoso raggiunge una sinapsi, provoca l'apertura dei canali, consentendo agli ioni calcio di allagarsi nella sinapsi. Questo innesca il rilascio di sostanze chimiche del cervello conosciute come neurotrasmettitori che attraversano lo spazio tra le due cellule nervose, trasmettendo l'impulso al neurone successivo.

Il nuovo "memristor diffusivo" descritto nello studio consiste di cluster di nanoparticelle di argento incorporati in un film di ossinitruro di silicio che è inserito tra due elettrodi.

Il film è un isolante, ma quando viene applicato un impulso di tensione, una combinazione di riscaldamento e forze elettriche provoca la rottura dei cluster. Le nanoparticelle si diffondono attraverso il film e alla fine formano un filamento conduttivo che trasporta la corrente da un elettrodo all'altro. Una volta rimossa la tensione, la temperatura diminuisce e le nanoparticelle si riuniscono in gruppi.

Poiché questo processo è molto simile a come gli ioni di calcio si comportano nelle sinapsi biologiche, il dispositivo può imitare la plasticità a breve termine nei neuroni, hanno detto i ricercatori. I treni di impulsi a bassa tensione alle alte frequenze aumenteranno gradualmente la conduttività del dispositivo fino a quando non passerà una corrente, ma se gli impulsi continuano, questa conduttività alla fine diminuirà. [Super-Intelligent Machines: 7 Robotic Futures]

I ricercatori hanno anche combinato il loro memristor di diffusione con un cosiddetto memristor di deriva, che si basa su campi elettrici piuttosto che sulla diffusione ed è ottimizzato per applicazioni di memoria. Ciò ha permesso agli scienziati di dimostrare una forma di plasticità a lungo termine chiamata plasticità dipendente dal timing spike (STDP), che regola la forza di connessione tra i neuroni in base al timing degli impulsi.

Precedenti studi hanno usato da soli memristori di deriva per approssimare la dinamica del calcio. Ma questi memristori sono basati su processi fisici molto diversi da quelli delle sinapsi biologiche, che limita la loro fedeltà e la varietà di possibili funzioni sinaptiche, ha detto Yang.

"Il memristor di diffusione sta aiutando il memristor del tipo di deriva a comportarsi in modo simile a una vera sinapsi", ha detto Yang. "La combinazione dei due ci porta ad una naturale dimostrazione di STDP, che è una regola di apprendimento della plasticità a lungo termine molto importante."

La riproduzione accurata della plasticità sinaptica è essenziale per la creazione di computer che possono funzionare come il cervello. Yang ha detto che questo è auspicabile perché il cervello è molto più compatto ed efficiente dal punto di vista energetico rispetto all'elettronica tradizionale, oltre ad essere migliore in cose come il riconoscimento e l'apprendimento dei modelli. "Il cervello umano è ancora il computer più efficiente mai costruito", ha aggiunto.

Come costruirlo

Yang ha detto che il suo gruppo usa processi di fabbricazione simili a quelli sviluppati dalle società di memoria dei computer per aumentare la produzione di memristor. Non tutti questi processi possono utilizzare l'argento come materiale, ma la ricerca inedita del team dimostra che potrebbero essere utilizzate invece le nanoparticelle di rame, ha detto Yang.

Ipoteticamente, il dispositivo potrebbe essere reso ancora più piccolo di una sinapsi umana, perché la parte fondamentale del dispositivo misura solo 4 nanometri attraverso, ha detto Yang. (Per confronto, una ciocca media di capelli umani è larga circa 100.000 nanometri). Ciò potrebbe rendere i dispositivi molto più efficienti rispetto all'elettronica tradizionale per costruire computer ispirati al cervello, ha aggiunto Yang. L'elettronica tradizionale ha bisogno di circa 10 transistor per emulare una sinapsi.

La ricerca è la dimostrazione più completa di una sinapsi artificiale finora in termini di varietà di funzioni che è in grado di fare, ha detto l'esperta di calcolo neuromorfico Ilia Valov, scienziata senior presso l'Istituto Peter Grunberg presso il Centro di ricerca Jülich in Germania.

Ha detto che l'approccio è decisamente scalabile e che i sistemi a singola unità dovrebbero certamente essere in grado di scendere alla scala delle sinapsi biologiche. Ma ha aggiunto che nei sistemi multiunità, i dispositivi dovranno probabilmente essere più grandi a causa di considerazioni pratiche relative al funzionamento di un sistema più grande.

I risultati dello studio sono stati pubblicati online oggi (26 settembre) sulla rivista Nature Materials.

Articolo originale su WordsSideKick.com.


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