Una nuova forma di memoria potrebbe far avanzare i computer ispirati al cervello

Una nuova forma di memoria del computer potrebbe aiutare le macchine a soddisfare le capacità del cervello umano quando si tratta di compiti come l'interpretazione di immagini o filmati.

Un chip di memoria a cambiamento di fase che impara a riconoscere i numeri scritti a mano simulando una rete di neuroni viene testato nell'Almaden Research Center di IBM vicino a San Jose, in California.

I ricercatori dell'IBM hanno utilizzato la cosiddetta memoria a cambiamento di fase per costruire un dispositivo che elabora i dati in un modo ispirato al funzionamento di un cervello biologico. Utilizzando un prototipo di chip di memoria a cambiamento di fase, i ricercatori hanno configurato il sistema in modo che agisse come una rete di 913 neuroni con 165.000 connessioni, o sinapsi, tra di loro. La forza di queste connessioni cambia mentre il chip elabora i dati in arrivo, alterando il modo in cui i neuroni virtuali si influenzano a vicenda. Sfruttando questa proprietà, i ricercatori hanno fatto in modo che il sistema imparasse a riconoscere i numeri scritti a mano.

La memoria a cambiamento di fase dovrebbe arrivare sul mercato nei prossimi anni. Può scrivere informazioni più rapidamente e comprimerle in modo più denso rispetto alla memoria utilizzata oggi nei computer (vedere A Preview of Future Disk Drives). Un chip di memoria a cambiamento di fase è costituito da una griglia di celle che possono commutare ciascuna tra due stati per rappresentare un bit digitale di informazioni: un uno o a 0 . Nel sistema sperimentale di IBM, ogni sinapsi è rappresentata da una coppia di celle di memoria che lavorano insieme.

Gli informatici hanno lavorato per un po' di tempo su chip che imitano grossolanamente i neuroni e le sinapsi. Tali progetti neuromorfici sono radicalmente diversi dai chip che usiamo oggi. Ma promettono di creare computer efficienti per compiti che i computer normalmente trovano impegnativi, come imparare dall'esperienza o comprendere i video (vedi Thinking in Silicon ).

All'inizio di quest'anno, IBM ha annunciato il chip neuromorfico più complesso mai realizzato (vedi IBM Chip Processes Data Similar to the Way Your Brain Does ). È stato realizzato utilizzando le tecniche e i componenti utilizzati per costruire processori per smartphone.

Il sistema sperimentale annunciato dai ricercatori IBM questa settimana è molto meno potente di quel chip. Ma il fatto che le 165.000 sinapsi del nuovo sistema siano realizzate utilizzando la memoria a cambiamento di fase è significativo, afferma Geoff Burr, ricercatore presso l'Almaden Research Center di IBM a San Jose, in California.

Si ritiene che la memoria a cambiamento di fase sia particolarmente adatta ai sistemi informatici neuromorfici perché memorizza i dati in modo così denso, rendendo possibile la creazione di sistemi ispirati al cervello con molte più sinapsi, afferma Burr. Anche la memoria a cambiamento di fase è più semplice da riprogrammare. Ciò lo rende pratico per la costruzione di un sistema neuromorfico in grado di apprendere regolando il suo comportamento mentre riceve nuovi dati.

I precedenti sforzi per utilizzare la memoria a cambiamento di fase per costruire sistemi neuromorfici sono stati modesti, con 100 sinapsi o meno, afferma Burr. Il nuovo sistema, realizzato con i colleghi dell'IBM e della Pohang University of Science and Technology, in Corea, è più di 1.000 volte più grande. Un documento sui loro risultati è stato presentato al Incontro internazionale sui dispositivi elettronici a San Francisco all'inizio di questo mese.

Il team è stato in grado di realizzare un sistema molto più ampio perché ha sviluppato tecniche per misurare e compensare la variabilità naturale nelle prestazioni di ciascuna unità di memoria a cambiamento di fase. Una variabilità simile colpisce i chip di memoria convenzionali nei nostri telefoni e computer oggi, ma i metodi di controllo degli errori sono più avanzati per questi dispositivi.

Dopo aver mostrato 5.000 immagini etichettate di cifre scritte a mano da un set di dati standardizzato, il chip dei ricercatori è stato in grado di riconoscere cifre scritte a mano che non aveva mai visto prima con una precisione dell'82%. Burr afferma che una recente modifica ai metodi di compensazione degli errori della sua squadra dovrebbe consentire alla precisione di salire vicino al 99 percento.

Eugenio Culurciello , un professore della Purdue University che lavora sui progetti di chip neuromorfici, afferma che la memoria a cambiamento di fase potrebbe migliorare i progetti neuromorfici in modi interessanti. Tuttavia, osserva che gli ingegneri sono nelle prime fasi di comprensione di come creare chip in stile cervello. Queste cose sono ancora un po' esotiche, dice.

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