Auto autonome capaci di vedere il mondo più o meno come lo vediamo noi. Non è fantascienza, ma il punto a cui sta arrivando un filone di ricerca che punta dritto al cuore del problema, ossia come far elaborare a una macchina ciò che ha davanti senza sprecare tempo ed energia. Le tecnologie di guida autonoma e i sistemi di visione dei robot oggi si appoggiano a una pila di sensori e chip di calcolo piuttosto sofisticati. Servono a identificare ostacoli, a capire le distanze, a mettere insieme tutte queste informazioni abbastanza in fretta da prendere decisioni sensate.
Il punto è che anche qui si lavora a soluzioni migliori, e non sorprende che i chip per la visione artificiale stiano facendo passi avanti notevoli.
Un microchip che imita il legame tra occhio e cervello
Tra le strade più interessanti ce n’è una che prova a copiare, in modo abbastanza fedele, il rapporto tra occhio e cervello umano. A metterla a punto è stato un gruppo di ingegneri australiani, che ha realizzato un dispositivo microscopico in grado di fare tre cose insieme. Vedere, elaborare e memorizzare i dati visivi nello stesso istante, sulla stessa piattaforma. Detta così sembra poca cosa, ma cambia parecchio le carte in tavola. Il vantaggio principale di questo microchip neuromorfico sta proprio qui. Abbattere i consumi energetici e, allo stesso tempo, azzerare i ritardi nel trasferimento dei dati. Due aspetti che, quando si parla di mezzi che devono reagire in una frazione di secondo, fanno una differenza enorme.
Perché i sistemi tradizionali fanno fatica
Per capire la portata della cosa conviene tornare al limite dei classici sistemi di visione delle macchine. Il problema è strutturale, non è una questione di potenza in più o in meno. Funzionano così, catturano le immagini tramite dei sensori e poi le spediscono a un processore esterno, che si occupa di analizzarle. Quel passaggio, apparentemente banale, è dove si annidano i due grandi nemici di qualsiasi sistema che deve decidere in tempo reale. Il consumo di energia, perché spostare dati da una parte all’altra costa, e la latenza, ossia il tempo che intercorre tra il momento in cui l’immagine viene acquisita e quello in cui diventa una decisione operativa.
L’approccio della visione neuromorfica ribalta questa logica. Invece di separare cattura, elaborazione e memoria in compartimenti distinti, mette tutto sullo stesso piano, esattamente come avviene nel sistema occhio cervello. È un modo di ragionare diverso, più vicino alla biologia che all’informatica tradizionale, e per certi versi è proprio questo a renderlo promettente per le tecnologie di guida autonoma e per la robotica in generale. Il filo conduttore di tutta questa ricerca resta sempre lo stesso. Avvicinare le macchine al modo in cui funziona la percezione umana, dove vedere e capire non sono due momenti separati ma quasi la stessa cosa.