Gli ingegneri Samsung, insieme agli scienziati dell'Università di Harvard, hanno proposto una nuova idea che avvicinerà il mondo tecnologico alla creazione di chip neuromorfici che imitano il lavoro del cervello. I dettagli sono stati pubblicati su Nature Electronics, dal titolo Neuromorphic Electronics Based on Brain Copy and Paste.
L'essenza del concetto proposto dagli autori è davvero resa più accuratamente dalle parole "copia" e "incolla". L'articolo propone un metodo per copiare le connessioni neurali del cervello utilizzando una serie di nanoelettrodi, sviluppato dal professore dell'Università di Harvard e dal SAIT (Samsung Advanced Institute of Technology) Donhee Ham, nonché dal professore dell'Università di Harvard Hongkun Park. La scheda creata in questo modo viene quindi inserita nel modulo di rete 3D di memoria a stato solido: in questo settore Samsung è uno dei leader mondiali.
Utilizzando questo approccio copia e incolla, gli autori del progetto intendono creare un microcircuito di memoria che consentirà di raggiungere le capacità uniche del cervello: basso consumo energetico, facile apprendimento, adattamento all'ambiente, nonché autonomia e capacità cognitive capacità - tutto questo era in precedenza inaccessibile per i sistemi informatici.
Il cervello è costituito da un gran numero di neuroni e il circuito delle loro interconnessioni è responsabile del suo lavoro. Quindi conoscere una mappa cerebrale accurata risulta essere la chiave per decodificare l'intero cervello. La branca dell'ingegneria neuromorfa è nata negli anni ottanta del secolo scorso, a quel tempo il suo obiettivo era imitare la struttura del cervello e la funzione delle reti neurali su un chip di silicio. Il compito sembrava estremamente difficile, poiché fino ad ora era quasi impossibile fare una mappa accurata delle connessioni neurali responsabili delle funzioni cerebrali superiori. Pertanto, il compito dell'ingegneria neuromorfica è stato semplificato allo sviluppo di un chip "ispirato" dal cervello, ma non replicandolo in dettaglio.
Gli autori del nuovo progetto hanno proposto un modo per tornare all'obiettivo originale del reverse engineering del cervello. Una serie di nanoelettrodi si collega a un gran numero di neuroni e registra i loro segnali elettrici con un'elevata sensibilità. Sulla base di questi record, viene creata una mappa delle connessioni neurali, che mostra dove i neuroni si connettono tra loro e quanto sia forte tale connessione. Di conseguenza, una mappa di "cablaggio" neurale viene estratta o "copiata" da questi record.
La mappa neurale copiata in questo modo viene quindi "inserita" nella rete di memoria non volatile - questa può essere una memoria flash commerciale tradizionale, utilizzata nella vita di tutti i giorni nelle unità a stato solido (SSD), o una memoria RRAM di nuova generazione, dove la conduttività di ogni elemento corrisponde alla forza della connessione neurale nella mappa precedentemente copiata.
L'articolo propone anche un modo per "inserire" rapidamente una mappa di connessioni neurali in una rete di memoria elettronica. Una rete di elementi di memoria non volatile appositamente progettati riflette in definitiva una mappa di connessioni neurali e viene attivata mediante segnali intercellulari fissi. In altre parole, le connessioni neurali vengono scaricate direttamente nel chip di memoria.
Il cervello umano contiene circa 100 miliardi di neuroni e circa mille volte più connessioni sinaptiche, quindi un chip neuromorfo sarà composto da circa 100 trilioni di elementi. L'integrazione di un numero così elevato di elementi è resa possibile dalla tecnologia 3D di Samsung.
Sfruttando le sue migliori pratiche nella produzione di componenti elettronici, Samsung prevede di continuare a lavorare nell'ingegneria neuromorfica per consolidare la propria leadership nelle soluzioni a semiconduttore incentrate sull'intelligenza artificiale.
“La visione che abbiamo presentato è molto ambiziosa. Ma lavorare su una sfida così eroica spingerà i confini dell'intelligenza artificiale, delle neuroscienze e della tecnologia dei semiconduttori ", ha affermato il professor Ham.
2021-09-27 01:26:50
Autore: Vitalii Babkin