Pubblicato il: 09/12/2021
Il dispositivo neuromorfo nanostrutturato "Receptron"

Il dispositivo neuromorfo nanostrutturato "Receptron"

Si chiama “Receptron” (reservoir perceptron) il dispositivo neuromorfo nanostrutturato in grado di svolgere operazioni complesse, come la classificazione di funzioni booleane, in tempo reale e a basso consumo energetico, ottima alternativa all’approccio dei computer tradizionali.

Il dispositivo, già coperto da brevetto di proprietà dell’Università Statale di Milano, nasce dal lavoro di ricerca del team guidato da Paolo Milani, docente di Fisica della materia al dipartimento di Fisica “A. Pontremoli” e direttore del Centro Interdisciplinare Materiali e Interfacce Nanostrutturati (CIMAINA), ed è stato presentato nell’articolo pubblicato in versione open access sulla rivista Neuromorphic Computing and Engineering.

Nonostante gli incredibili progressi fatti negli ultimi cinquant’anni, i computer tradizionali - basati su componenti di silicio - non sono in grado di replicare le capacità del cervello umano e soprattutto la sua efficienza energetica. Nemmeno l’avvento delle reti neurali artificiali sembra in grado di colmare questa distanza, a causa della necessità di usare comunque hardware convenzionale.

Approcci innovativi, come le piattaforme di calcolo non convenzionali (quantum computing, neuromorphic computing) che sfruttano la dinamica spontanea dei sistemi fisici, potrebbero quindi permette di superare i limiti pratici e teorici dell’architettura tradizionale basata su silicio, non solo riducendo il consumo energetico, ma anche risolvendo intere classi di nuovi problemi.

Matteo Mirigliano, Andrea Falqui, Bruno Paroli e Gianluca Martini sono i ricercatori, assegnisti e docenti che sono riusciti, a partire da film neuromorfi di nanoparticelle in oro, a realizzare la generalizzazione di un sistema artificiale che replica il comportamento elettrico di un insieme di neuroni, in grado di classificare le funzioni booleane, cioè insiemi di 1 e di 0 che corrispondono alla descrizione algebrica di un determinato circuito.

Sfruttando la deposizione di nanoparticelle da fascio supersonico sono stati prodotti film auto-assemblati da nanoparticelle di oro, caratterizzati da una intricata morfologia nanoscopica e da un elevatissimo numero di giunzioni – ci raccontano gli autori. Ciò si traduce, quando viene applicata una differenza di potenziale, in distribuzioni di correnti elettriche con correlazioni spazio-temporali che ricordano quanto si osserva nel cervello umano. Lo stesso passaggio di corrente, se elevato, può indurre modifiche della struttura dei film e quindi “scrivere” nuove informazioni. Questi fenomeni rendono i sistemi prodotti al CIMAINA plastici e capaci di adattarsi alle condizioni ambientali e di apprendere, una caratteristica che li accomuna ai sistemi neuromorfi biologici”.

Il Receptron è dotato di una enorme capacità di calcolo – aggiunge il professor Milani – Il dispositivo soddisfa sia i paradigmi della logica combinatoria che quelli propri delle reti neurali nell’ambito dell’intelligenza artificiale, con processi di fabbricazione semplici, economici e ad alta integrazione che non richiedono quei processi di fabbricazione complessi tipici degli hardware convenzionali”.

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