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Un nuovo chip per computer imita il neurocircuito del nostro naso per annusare
Nabil Imam con il chip Loihi di Intel. Intel
Di tutte le cose che il nostro cervello può fare, il modo in cui ci aiuta a annusare è una delle meglio comprese. Quando un odore colpisce le cellule olfattive nel nostro naso, inviano un segnale al corrispondente gruppo di neuroni nel cervello noto come bulbo olfattivo. Il bulbo poi traghetta il segnale ad altre parti del cervello, permettendoci di apprezzare il profumo di un pompelmo o di evitare l'odore di spazzatura.
I bulbi olfattivi sono specifici dei mammiferi, ma anche altri animali, come gli insetti, mostrano strutture neurali simili. Significa che probabilmente c'è qualcosa di abbastanza fondamentale ed efficiente in queste implementazioni se l'evoluzione è arrivata su di esse in diversi casi, afferma Mike Davies, direttore del Neuromorphic Computing Lab di Intel.
Sia perché sono così efficienti sia perché li comprendiamo così bene, i sistemi olfattivi sono un ottimo punto di partenza per i chip neuromorfici, un nuovo tipo di hardware informatico che trae ispirazione direttamente dalla struttura del cervello.
Lunedì, gli scienziati di Intel hanno pubblicato una carta in Natura che propone un nuovo design del chip neuromorfico che imita la struttura e le capacità del bulbo olfattivo. I ricercatori hanno lavorato con neurofisiologi olfattivi che studiano il cervello degli animali mentre odorano. Hanno progettato un circuito elettrico, basato sui circuiti neurali che si attivano quando il loro cervello elabora un odore, che potrebbe essere scolpito su un chip di silicio. Hanno anche progettato un algoritmo che rispecchia il comportamento dei segnali elettrici che pulsano attraverso il circuito. Quando hanno addestrato l'algoritmo sul chip utilizzando un set di dati esistente di 10 odori, caratterizzato dalle loro misurazioni da 72 diversi sensori chimici, è stato in grado di distinguerli con precisione con un numero di campioni di addestramento molto inferiore rispetto a un chip convenzionale.
Il chip è ancora un prototipo in una fase relativamente iniziale, ma una volta maturo potrebbe servire a numerose applicazioni, come l'annusamento di bombe o il rilevamento di fumi nocivi negli impianti chimici. Dimostra anche il potenziale del calcolo neuromorfico per un'IA più efficiente in termini di dati.
Attualmente i chip più popolari per l'esecuzione di algoritmi di deep learning all'avanguardia seguono tutti un'architettura von Neumman, una convenzione di progettazione che ha alimentato la rivoluzione informatica per decenni. Ma queste architetture sono studenti inefficienti: gli algoritmi che vengono eseguiti su di esse richiedono enormi quantità di dati di addestramento, in contrasto con i nostri cervelli molto più efficienti. I chip neuromorfici, quindi, cercano di preservare il più possibile la struttura del cervello. L'idea è che un'imitazione così ravvicinata aumenterà l'efficienza di apprendimento del chip. In effetti, Intel ha ottenuto con successo il chip per imparare da pochissimi campioni.
Andando avanti, il team di ricerca prevede di migliorare il design del suo chip neuromorfo e di applicarlo ad altre funzioni del cervello oltre l'olfatto. Davies afferma che il team probabilmente rivolgerà la sua attenzione alla visione o al tocco successivo, ma ha ambizioni a lungo termine per affrontare processi più complessi. I nostri meccanismi di rilevamento sono il punto di partenza naturale perché sono ben compresi, dice. Ma in un certo senso ci stiamo facendo strada dentro e dentro il cervello, fino ai processi di pensiero di ordine superiore che accadono.'