Nei laboratori AMOLF di Amsterdam nasce una scoperta destinata a cambiare il modo di concepire il calcolo. Un gruppo di ricercatori ha realizzato un metamateriale di gomma capace di eseguire operazioni matematiche complesse. Come moltiplicazioni tra matrici e vettori, semplicemente deformandosi. Si tratta di un materiale elastico che elabora informazioni senza usare circuiti elettronici. Aprendo nuove possibilità per robot morbidi, sensori intelligenti e dispositivi a bassissimo consumo energetico.
Il principio alla base è quello dei floppy modes. Cioè movimenti che richiedono pochissima energia per modificare la forma. La struttura del metamateriale, composta da piccoli moduli ripetuti, può piegarsi o allungarsi in modo controllato. Ogni deformazione corrisponde a un calcolo. I ricercatori applicano gli input come spostamenti sui bordi del materiale. Mentre le deformazioni risultanti rappresentano le uscite. In pratica, il foglio di gomma diventa un processore meccanico che traduce forze in risultati numerici.
Con metamateriale di gomma, la materia calcola da sola
Ogni elemento del materiale, chiamato “tile”, gestisce due input e due output. L’orientamento dei sottili bracci di ciascun modulo stabilisce il “peso” matematico dell’operazione. Che è positivo o negativo. Le simulazioni al computer hanno confermato che la risposta del sistema riproduce fedelmente i modelli lineari tipici dell’apprendimento automatico. Ma con un consumo energetico infinitamente inferiore rispetto ai tradizionali processori elettronici.
Il team olandese ha anche costruito un prototipo reale. Partendo proprio da un foglio di gomma spesso appena sei millimetri. Piccoli motori passo-passo applicano deformazioni precise. Mentre telecamere ad alta sensibilità misurano i movimenti. I test hanno mostrato che, per piccoli spostamenti, il comportamento del materiale è stabile. Con un errore medio del 20%. A deformazioni maggiori, invece, la risposta assume la forma di una curva sigmoide. Che è simile a quella dei neuroni artificiali.
Il metamateriale può essere riconfigurato anche dopo la produzione. Alcuni collegamenti bistabili permettono di modificare la rigidità e quindi i “pesi” del calcolo. Con le tecniche di microfabbricazione odierne, è possibile realizzare reti fino a 64×64 moduli, abbastanza grandi da gestire funzioni di linguaggio o riconoscimento di immagini. Per i ricercatori, si tratta di un passo decisivo verso l’intelligenza incorporata. Dove la materia stessa elabora e apprende senza chip né elettricità.
