Rilassati e ammira il paesaggio mentre l’auto attraversa la città da sola: questo non è ancora possibile, nonostante i progressi tecnici. Hardware e software per computer convenzionali non dispongono di interfacce sufficienti per intervenire in caso di emergenza con la stessa reattività di un essere umano.
Da sinistra a destra: il dott. Eduardo Domínguez Vázquez, la dott.ssa Susanne Baumann e il dott. Hermann Osterhage stanno ricercando materiali neuromorfici per rendere l’hardware e il software più efficienti, veloci e flessibili. Credito immagine: Università di Stoccarda
Ma i materiali neuromorfici potrebbero renderlo possibile, concorda la dott.ssa Susanne Baumann del Istituto per la materia funzionale e la tecnologia quantisticae i suoi colleghi Dr. Hermann Osterhage e Dr. Eduardo Domínguez Vázquez della Radboud University nei Paesi Bassi.
“In termini di come funzionano, gli algoritmi sono modellati sul cervello umano. Tuttavia, l’hardware convenzionale non è ancora in grado di implementare il pieno potenziale di questi algoritmi”, spiega Baumann. “Abbiamo bisogno di tecnologie hardware che siano più simili al cervello. I materiali neuromorfici potrebbero essere la chiave di tutto questo”.
Immagine al microscopio a scansione a effetto tunnel di una superficie con singoli atomi: i ricercatori stanno usando tali atomi per sviluppare materiali neuromorfici. (Dimensione dell’immagine: 5 x 7 nanometri). Credito immagine: Istituto per la materia funzionale e la tecnologia quantistica
Il potere del cervello trasferito all’hardware
L’idea è di abbinare hardware e software in modo più preciso. In pratica, ciò significherebbe meno cicli di elaborazione e prestazioni di risposta più efficienti e rapide.
A tal fine, il team sta esplorando il potenziale dei materiali neuromorfici. Questi sono materiali a base atomica che assomigliano alla struttura neuronale del cervello.
Con l’aiuto della microscopia a effetto tunnel, Baumann e il suo team sono in grado di assemblare tali materiali atomo per atomo secondo il principio del puzzle e conferire loro le proprietà desiderate.
Intelligenza artificiale – interpretazione artistica astratta. Credito immagine: geralt tramite Pixabay, licenza gratuita
“Il materiale deve essere in grado di adattarsi alle mutevoli esigenze”, afferma Baumann. Di conseguenza, gli algoritmi imparano a generare l’output desiderato in modo più efficiente e più rapido da un input inizialmente sconosciuto.
“Proprio come i percorsi neurali nel cervello si formano e si rafforzano con l’esecuzione ripetitiva di un movimento, l’hardware neuromorfico è progettato per supportare l’apprendimento degli algoritmi”.
Finanziamento della Volkswagen Stiftung
Per il loro progetto “Neuromorphic materials designed atom by atom” (neurAm), Baumann, Osterhage e Domínguez Vázquez hanno ricevuto un contributo di un milione di euro dalla Fondazione Volkswagen. Nei prossimi quattro anni, l’obiettivo è trasferire questo nuovo approccio alle tecnologie hardware.
“Attualmente, stiamo espandendo il nostro team e cercando studenti di dottorato che vorrebbero unirsi al nostro progetto”, ha detto Baumann.
Fonte: Università di Stoccarda
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