Le Intelligenze Artificiali del futuro potranno fare affidamento su memorie fatte di luce: si tratta di circuiti basati appunto sulla luce invece che sull’elettronica, che si ispirano al funzionamento del cervello umano e che promettono di accelerare e migliorare notevolmente la fase di addestramento necessaria per l’IA, garantendo anche un’ottima efficienza energetica. L’innovativa tecnica, pubblicata sulla rivista Nature Communications, è stata messa a punto in Italia da tre ricercatori dell’Istituto di Nanotecnologia del Consiglio Nazionale delle Ricerche e dell’Istituto Italiano di Tecnologia di Roma, e ha il potenziale per inaugurare una nuova era per l’apprendimento automatico.
Qualsiasi IA richiede una fase di addestramento intensivo che richiede una considerevole potenza di calcolo, enormi quantità di dati, e che spesso consuma l’energia equivalente a quella di una piccola città. Per cercare una soluzione a questi problemi, i ricercatori hanno tratto ispirazione dal modo in cui il cervello umano archivia la memoria. Ad esempio, dopo aver incontrato tanti bicchieri diversi per forme, colori e materiali, il nostro cervello è comunque in grado di raggrupparli tutti sotto un’unica categoria generica di ‘bicchiere’, permettendoci di riconoscere qualsiasi oggetto indipendentemente dalle differenze.
“Da questo processo di mediazione emerge un elemento di memoria quasi privo di imperfezioni che rappresenta la classe”, dice Giancarlo Ruocco dell’Iit, co-autore insieme a Giorgio Gosti sempre dell’Iit dello studio ideato da Marco Leonetti di Cnr-Nanotec e Iit: ed è proprio su questo processo che i tre ricercatori hanno basato il loro approccio. “L'hardware neuromorfico, ossia ispirato al cervello umano, presenta un'architettura informatica rivoluzionaria – spiega Leonetti – in grado di migliorare sostanzialmente le prestazioni e l'efficienza energetica nell'addestramento dell'IA rispetto alle generazioni precedenti, garantendo anche operazioni velocissime”
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