Non ci vuole un genio per rendersi conto che anche i migliori supercomputer del mondo sono macchine incredibilmente inefficienti e ad alto consumo energetico.
Il nostro cervello ha oltre 86 miliardi di neuroni, collegati da sinapsi che completano non solo una miriade di circuiti logici, ma si adattano continuamente agli stimoli, rafforzando alcune connessioni e ne indeboliscono altre.
Chiamiamo questo processo "apprendimento", quello che consente il tipo di processi computazionali rapidi, altamente efficienti, che fanno vergognare i computer più potenti come il Blu Gene di IBM.
Gli scienziati dei materiali della Harvard School of Engineering and Applied Sciences (SEAS) hanno ora creato un nuovo tipo di transistor che simula il comportamento di una sinapsi. Il nuovo dispositivo modula contemporaneamente il flusso di informazioni in un circuito e si adatta fisicamente ai segnali che cambiano.
Sfruttando le proprietà insolite di moderni materiali, il transistor sinaptico potrebbe segnare l'inizio di un nuovo tipo di intelligenza artificiale: quella incorporata non negli algoritmi intelligenti ma nell'architettura di un computer. I risultati dello studio sono pubblicati in Nature Communications.
"C'è uno straordinario interesse a costruire apparecchi elettronici a basso consumo energetico nel nostro tempo", dice il ricercatore principale Shriram Ramanathan, professore associato di scienza dei materiali dell'Harvard SEAS. "Storicamente ci siamo concentrati sulla velocità, ma alla velocità segue la penalità della dissipazione di potenza. Con l'elettronica che diventa sempre più potente e onnipresente, tagliare la quantità di energia che consuma potrebbe avere un enorme impatto".
La mente umana, con la sua fenomenale potenza di calcolo, richiede solo circa 20 Watt di energia (meno di una lampadina da casa), costituendo un modello naturale per gli ingegneri. "Il transistor che abbiamo dimostrato è davvero un analogo delle sinapsi nel nostro cervello", dice il co-autore Jian Shi, borsista post-dottorato della SEAS. "Ogni volta che un neurone inizia un'azione e un'altro reagisce, le sinapsi aumentano la forza della connessione tra di loro. E più il neurone manda impulsi veloci ogni volta, più forte è la connessione sinaptica. Essenzialmente, essa memorizza l'azione tra i neuroni". In linea di principio, un sistema che integrasse milioni di minuscoli transistor e terminali sinaptici dei neuroni potrebbe portare il calcolo parallelo ad una nuova era di alte prestazioni ultra-efficienti.
Mentre gli ioni e i recettori di calcio effettuano il cambio in una sinapsi biologica, la versione artificiale raggiunge la stessa plasticità con gli ioni di ossigeno. Quando viene applicata una tensione, questi ioni scivolano dentro e fuori dal reticolo cristallino di una pellicola molto sottile (80 nanometri) di nichelato di samario, che funge da canale sinaptico tra due terminali di platino: l'"assone" e il "dendrite". Variando la concentrazione di ioni nel nichelato si alza o si abbassa la sua conduttanza, cioè la sua capacità di trasportare informazioni sulla corrente elettrica, e, come in una sinapsi naturale, la forza della connessione dipende dal ritardo nel segnale elettrico.
Strutturalmente, il dispositivo consiste del semiconduttore nichelato inserito tra due elettrodi di platino e adiacente ad una piccola tasca di liquido ionico. Un circuito multiplexer esterno converte il ritardo di tempo in una entità di tensione che si applica al liquido ionico, creando un campo elettrico che aziona gli ioni nel nichelato oppure li rimuove. L'intero dispositivo, lungo poche centinaia di micron, è integrato in un chip di silicio.
Il transistor sinaptico offre diversi vantaggi immediati rispetto ai transistor di silicio tradizionali. Per iniziare, non è limitato al sistema binario di uno e zero. "Questo sistema cambia la sua conduttanza in modo analogico, continuo, perchè cambia la composizione dei materiali" spiega Shi. "Sarebbe piuttosto difficile usare la tecnologia dei circuiti tradizionali (CMOS) per imitare una sinapsi, perché le vere sinapsi biologiche hanno un numero praticamente illimitato di stati possibili, non solo 'on' e 'off' ".
Il transistor sinaptico offre un altro vantaggio: la memoria non è volatile, il che significa che anche quando l'alimentazione viene interrotta il dispositivo ricorda il suo stato. Inoltre, il nuovo transistor è intrinsecamente efficiente energeticamente. Il nichelato appartiene ad una classe di materiali inusuale, chiamati sistemi di elettroni correlati, che possono subire una transizione tra isolante e metallo. Ad una certa temperatura, o, in questo caso, quando sono esposti ad un campo esterno, la conduttanza del materiale cambia improvvisamente.
"Sfruttiamo l'estrema sensibilità di questo materiale", dice Ramanathan. "Una piccola eccitazione consente di ottenere un grande segnale, quindi l'input di energia necessario per guidare questo passaggio è potenzialmente molto piccolo. Questo potrebbe tradursi in una grande spinta per l'efficienza energetica". Il sistema nichelato è inoltre ben posizionato per una perfetta integrazione nei sistemi esistenti a base di silicio.
"In questo lavoro, abbiamo dimostrato il funzionamento ad alta temperatura, ma la bellezza di questo tipo di dispositivo è che il comportamento 'apprenditivo' è più o meno insensibile alla temperatura, e questo è un grande vantaggio", dice Ramanathan. "E' in grado di operare sempre, dalla temperatura ambiente fino ad almeno 160 gradi centigradi".
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Fonte: Harvard School of Engineering and Applied Sciences.
Riferimenti: Jian Shi, Sieu D. Ha, You Zhou, Frank Schoofs, Shriram Ramanathan. A correlated nickelate synaptic transistor. Nature Communications, 2013; 4 DOI: 10.1038/ncomms3676
Pubblicato in seas.harvard.edu (> English version) - Traduzione di Franco Pellizzari.
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