Cervelli di silicio

A differenza della maggior parte dei laboratori di neuroscienze, il laboratorio di Kwabena Boahen alla Stanford University è immacolato, senza pipette sparse o matrici confuse di flaconi di sostanze chimiche. Invece, un circuito stampato solitario, che ospita un chip molto speciale, si trova su un banco di laboratorio nudo. I transistor in un tipico chip per computer sono predisposti per la massima velocità di elaborazione; ma questo microprocessore presenta gruppi di minuscoli transistor progettati per imitare le proprietà elettriche dei neuroni. I transistor sono predisposti per comportarsi come le cellule della retina, della coclea o persino dell'ippocampo, un punto in profondità nel cervello che ordina e memorizza le informazioni.

Kwabena Boahen è professore associato di bioingegneria alla Stanford University e capo del laboratorio di neuroscienze che ha sviluppato il chip del computer.

Boahen fa parte di una piccola ma crescente comunità di scienziati e ingegneri che utilizzano un processo chiamato neuromorphing per costruire complicati circuiti elettronici destinati a modellare il comportamento dei circuiti neurali. Il loro lavoro si avvale di diagrammi anatomici di diverse parti del cervello generati in anni di scrupolosi studi sugli animali da neuroscienziati di tutto il mondo. La speranza è che i modelli cablati del cervello forniscano intuizioni difficili da raccogliere attraverso le tecniche sperimentali esistenti. I cervelli fanno le cose in modi tecnicamente e concettualmente nuovi che dovremmo essere in grado di esplorare, afferma Rodney Douglas, professore all'Istituto di neuroinformatica, a Zurigo. Riescono a risolvere senza fatica problemi che non possiamo ancora risolvere con le macchine digitali più grandi e moderne. Uno dei modi per esplorare questo è sviluppare hardware che vada nella stessa direzione.

Questa storia faceva parte del nostro numero di maggio 2007

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Tra gli aspetti più intriganti del cervello c'è la sua capacità di formare ricordi, qualcosa che ha affascinato i neuroscienziati per decenni. Tale capacità sembra essere radicata nell'ippocampo, il cui danno può portare all'amnesia.

Studi approfonditi sui neuroni nell'ippocampo e in altre parti del cervello hanno fatto luce su come il comportamento neurale dia origine ai ricordi. I neuroni codificano le informazioni sotto forma di impulsi elettrici che possono essere trasmessi ad altri neuroni. Quando due neuroni collegati si attivano ripetutamente in stretta successione, la connessione tra loro viene rafforzata, in modo che l'attivazione del primo aiuti a innescare l'attivazione del secondo. Poiché questo processo, noto ai neuroscienziati come apprendimento hebbiano, si verifica in più cellule vicine, crea reti di connessioni tra diversi neuroni, codificando e collegando le informazioni.

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Per capire meglio come funziona, Boahen e lo studente laureato John Arthur hanno sviluppato un chip basato su uno strato dell'ippocampo noto come CA3. Stretto tra altri due strati cellulari, uno che riceve input dalla corteccia e uno che invia nuovamente le informazioni, si pensa che CA3 sia il luogo in cui avviene la memoria, dove le informazioni vengono archiviate e collegate. Indicando un diagramma dell'architettura del chip, Boahen spiega che ogni cella modello sul chip è costituita da un cluster di transistor progettati per imitare l'attività elettrica di un neurone. Le celle di silicio sono disposte in un array 32x32 e ciascuna di esse è programmata per connettersi debolmente a 21 celle vicine. Per cominciare, le connessioni tra le cellule sono disattivate, imitando le sinapsi silenziose. (Una sinapsi è una giunzione tra neuroni; una sinapsi silenziosa è quella in cui, se una determinata cellula neurale si attiva, trasmette un leggero cambiamento nell'attività elettrica ai suoi vicini, ma non abbastanza da innescare la propagazione di un segnale elettrico.)

Tuttavia, spiega Boahen, il chip ha la capacità di cambiare la forza di queste connessioni, imitando ciò che accade con i neuroni durante l'apprendimento hebbiano. Le celle di silicio controllano quando i loro vicini sparano. Se una cella si attiva appena prima del suo vicino, la connessione programmata tra le due celle viene rafforzata. Vogliamo catturare la funzione di memoria associativa, quindi vogliamo che le connessioni tra le celle si accendano o si spengano a seconda che le celle siano attivate insieme, dice Boahen.

Seduto alla sua scrivania con il circuito stampato e un laptop davanti a lui, Arthur, che ora è un postdoc nel laboratorio di Boahen, dimostra la capacità del chip di ricordare. Per prima cosa invia segnali elettrici al chip dal laptop, che registra anche l'uscita dei neuroni di silicio del chip. Attiva ripetutamente l'attività solo nei neuroni che formano una forma a U sull'array; lo schermo del suo laptop mostra lampi di luce che riproducono quel modello, rappresentando l'attività nel chip. Ogni neurone si attiva in un momento leggermente diverso, monitorando costantemente l'attivazione dei suoi 21 vicini collegati. Gradualmente, le connessioni tra i neuroni che compongono la U si rafforzano: il chip ha appreso lo schema. Quando Arthur attiva l'attività nell'angolo in alto a sinistra della U, i lampi di luce sullo schermo ricreano spontaneamente il resto dello schema, mentre l'attività elettrica si diffonde tra i neuroni di silicio sul chip. Il chip ha effettivamente richiamato il resto degli Stati Uniti.

I ricercatori di Stanford hanno in programma di aggiungere circuiti al chip in modo che modelli anche uno strato dell'ippocampo noto come dentato, che riceve segnali dalla corteccia e li invia a CA3. Sperano che questo modello sarà in grado di stabilire ricordi ancora più complessi. Vogliamo essere in grado di dargli una A e fargli ricordare l'intero alfabeto, dice Boahen.

Il team sta anche sviluppando altri chip neuromorfici. Il suo ultimo progetto, e lo sforzo neuromorfico più ambizioso mai realizzato fino ad oggi, è un modello della corteccia, la parte evoluta più di recente del nostro cervello. L'intricata struttura della corteccia ci consente di eseguire complesse imprese computazionali, come comprendere il linguaggio, riconoscere i volti e pianificare il futuro. Il design di prima generazione del modello consisterà in un circuito con 16 chip, ciascuno contenente un array di 256x256 di neuroni di silicio.

Creando chip in grado di imitare la corteccia, l'ippocampo e la retina, Boahen spera di comprendere meglio il cervello e, infine, di progettare protesi neurali, come una retina artificiale. Kwabena è una delle poche persone a cavallo di due prospettive: coloro che vogliono progettare chip migliori e coloro che vogliono capire il cervello, afferma Terry Sejnowski, neuroscienziato computazionale presso il Salk Institute di La Jolla, in California. Penso che sia una di quelle persone che anticipano i tempi.

Emily Singer è l'editor di biotecnologie e scienze della vita di Revisione della tecnologia .

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