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Un neurone artificiale costruito al MIT sta mostrando qualcosa che fino a poco tempo fa sembrava appannaggio esclusivo della biologia, cioè la capacità di un materiale di ricordare da solo quello che gli è appena successo. Niente circuiti dedicati alla memoria, niente componenti separati per il calcolo, solo un sottilissimo strato di polimero schiacciato fra due elettrodi che si comporta un po’ come farebbe una cellula nervosa.
Il punto di partenza è una differenza che gli ingegneri conoscono bene. Il cervello umano non lavora come un computer, nemmeno come quelli più potenti in circolazione oggi. Nelle macchine tradizionali elaborare un dato e conservarlo sono due operazioni distinte, affidate a parti diverse dell’hardware, con un continuo andirivieni di informazioni fra l’una e l’altra. Per un processore da scrivania è un problema gestibile. Per un sensore che deve reagire all’istante, magari applicato sulla pelle o integrato nella mano di una protesi, quel traffico costante diventa un peso in termini di spazio occupato e di energia consumata.
Come funziona il dispositivo costruito al MIT
Il gruppo del MIT ha provato a ribaltare l’impostazione, chiedendosi se non potesse essere il materiale stesso a tenere traccia degli eventi. Il risultato è un dispositivo minuscolo, costruito attorno a due elettrodi metallici che racchiudono uno strato di polimero morbido spesso appena 2 nanometri. Una misura difficile da immaginare, praticamente un velo di molecole.
Quando arriva una tensione elettrica, i due elettrodi si attraggono e comprimono il polimero che sta in mezzo. La compressione modifica la corrente che attraversa il dispositivo, e già qui c’è un primo segnale utile. Ma la parte interessante arriva subito dopo, perché il materiale non torna immediatamente alla forma di partenza. Si riprende con calma, e in quel recupero lento resta impressa la traccia delle sollecitazioni ricevute poco prima.
Una memoria che sta dentro il materiale
È quello che si può chiamare una memoria meccanica. Non un archivio digitale, non una cella di RAM, ma semplicemente la deformazione residua di una sostanza che ci mette un attimo a rilassarsi. Il polimero, nel frattempo, si trova in uno stato diverso da quello iniziale, e questo influenza il modo in cui reagirà agli impulsi successivi.
Se gli stimoli continuano ad arrivare, la compressione si accumula fino a superare una certa soglia. A quel punto il dispositivo genera una risposta che ricorda molto da vicino la scarica di un neurone biologico, quel colpo secco con cui una cellula nervosa comunica agli altri che qualcosa è successo. Dopodiché il sistema si rilassa e torna disponibile per un nuovo ciclo.
Perché questo approccio interessa la robotica e le protesi
Il vantaggio potenziale riguarda proprio quei contesti dove ogni milliwatt conta. Un sensore capace di elaborare e ricordare nello stesso identico punto fisico non ha bisogno di spedire dati avanti e indietro verso una memoria esterna, e questo significa meno consumi e meno ingombro. In una protesi, ad esempio, vuol dire poter reagire a uno stimolo senza passare da un’elaborazione centralizzata.
Il principio del calcolo neuromorfico, cioè costruire hardware che imiti il funzionamento dei sistemi nervosi invece di replicare l’architettura dei computer classici, non è una novità assoluta nei laboratori. La strada scelta qui però è particolare, perché affida il compito non a transistor sofisticati ma alla fisica di un materiale morbido e alla sua lentezza naturale nel tornare in forma. La memoria, in questo caso, è letteralmente una questione di forma.
Fonte: TecnoAndroid
