Progettato un cervello su un chip

Gli ingegneri del MIT hanno progettato un “cervello su un chip”, più piccolo di un pezzo di coriandoli, composto da decine di migliaia di sinapsi cerebrali artificiali note come memristors, componenti a base di silicio che imitano le sinapsi di trasmissione delle informazioni del cervello umano.

I ricercatori hanno preso in prestito dai principi della metallurgia per fabbricare ogni memristor da leghe di argento e rame, insieme al silicio. Quando hanno eseguito il chip attraverso diversi compiti visivi, il chip è stato in grado di “ricordare” le immagini memorizzate e riprodurle molte volte, in versioni che erano più nitide e pulite rispetto ai progetti di memristor esistenti realizzati con elementi non legati.

I loro risultati, pubblicati oggi sulla rivista Nature Nanotechnology, (1) dimostrano un nuovo e promettente progetto di memristor per dispositivi neuromorfici - elettronica basata su un nuovo tipo di circuito che elabora le informazioni in un modo che imita l'architettura neurale del cervello. Tali circuiti ispirati al cervello potrebbero essere integrati in piccoli dispositivi portatili e svolgerebbero compiti computazionali complessi che solo i supercomputer di oggi possono gestire.

«Finora, le reti di sinapsi artificiali esistono come software. Stiamo cercando di costruire un vero hardware di rete neurale per sistemi portatili di intelligenza artificiale», afferma il dottor Jeehwan Kim, (2) professore associato di ingegneria meccanica al MIT. «Immagina di collegare un dispositivo neuromorfico a una fotocamera della tua auto e di fargli riconoscere luci e oggetti e prendere una decisione immediatamente, senza doversi connettere a Internet. Speriamo di utilizzare memristor efficienti dal punto di vista energetico per svolgere queste attività in loco, in tempo reale».

Ioni erranti

I memristor, o transistor di memoria, sono un elemento essenziale nel calcolo neuromorfico. In un dispositivo neuromorfico, un memristor fungerebbe da transistor in un circuito, sebbene il suo funzionamento assomiglierebbe più da vicino a una sinapsi cerebrale, la giunzione tra due neuroni. La sinapsi riceve segnali da un neurone, sotto forma di ioni, e invia un segnale corrispondente al neurone successivo.

Un transistor in un circuito convenzionale trasmette informazioni commutando tra uno dei due soli valori, 0 e 1, e lo fa solo quando il segnale che riceve, sotto forma di corrente elettrica, è di una forza particolare. Al contrario, un memristor funzionerebbe lungo un gradiente, proprio come una sinapsi nel cervello. Il segnale che produce varierebbe a seconda dell'intensità del segnale che riceve. Ciò consentirebbe a un singolo memristor di avere molti valori e quindi eseguire una gamma di operazioni molto più ampia rispetto ai transistor binari.

Come una sinapsi cerebrale, un memristor sarebbe anche in grado di “ricordare” il valore associato a una data intensità di corrente e produrre lo stesso identico segnale la prossima volta che riceve una corrente simile. Ciò potrebbe garantire che la risposta a un'equazione complessa, o la classificazione visiva di un oggetto, sia affidabile, un'impresa che normalmente coinvolge più transistor e condensatori.

In definitiva, gli scienziati immaginano che i memristor richiederebbero molto meno spazio sui chip rispetto ai transistor convenzionali, consentendo dispositivi di elaborazione potenti e portatili che non si basano su supercomputer o persino connessioni a Internet.

I progetti esistenti di memristor, tuttavia, hanno prestazioni limitate. Un singolo memristor è costituito da un elettrodo positivo e uno negativo, separati da un “mezzo di commutazione” o uno spazio tra gli elettrodi. Quando viene applicata una tensione a un elettrodo, gli ioni da quell'elettrodo fluiscono attraverso il mezzo, formando un “canale di conduzione” verso l'altro elettrodo. Gli ioni ricevuti costituiscono il segnale elettrico che il memristor trasmette attraverso il circuito. La dimensione del canale ionico (e il segnale che il memristor alla fine produce) dovrebbe essere proporzionale alla forza della tensione stimolante.

Il dottor Kim dice che i progetti esistenti di memristor funzionano abbastanza bene nei casi in cui la tensione stimola un ampio canale di conduzione o un flusso pesante di ioni da un elettrodo all'altro. Ma questi progetti sono meno affidabili quando i memristor devono generare segnali più sottili, tramite canali di conduzione più sottili.

Più sottile è un canale di conduzione e più leggero è il flusso di ioni da un elettrodo all'altro, più difficile è per i singoli ioni rimanere insieme. Invece, tendono a vagare dal gruppo, sciogliendosi all'interno del mezzo. Di conseguenza, è difficile per l'elettrodo ricevente catturare in modo affidabile lo stesso numero di ioni e quindi trasmettere lo stesso segnale, quando stimolato con una certa gamma bassa di corrente.

Prendere in prestito dalla metallurgia

Il dottor Jeehwan Kim ei suoi colleghi hanno trovato un modo per aggirare questo limite prendendo in prestito una tecnica dalla metallurgia, la scienza della fusione dei metalli in leghe e studiando le loro proprietà combinate.

«Tradizionalmente, i metallurgici cercano di aggiungere diversi atomi in una matrice di massa per rafforzare i materiali, e abbiamo pensato, perché non modificare le interazioni atomiche nel nostro memristor aggiungendo qualche elemento di lega per controllare il movimento degli ioni nel nostro mezzo», dice Jeehwan Kim.

Gli ingegneri usano tipicamente l'argento come materiale per l'elettrodo positivo di un memristor. Il team di Jeehwan Kim ha esaminato la letteratura per trovare un elemento che potevano combinare con l'argento per tenere insieme efficacemente gli ioni d'argento, consentendo loro di fluire rapidamente attraverso l'altro elettrodo.

Il team è approdato al rame come elemento di lega ideale, poiché è in grado di legarsi sia con l'argento che con il silicio.

«Agisce come una sorta di ponte e stabilizza l'interfaccia argento-silicio», afferma Kim.

Per realizzare memristor utilizzando la loro nuova lega, il gruppo ha prima fabbricato un elettrodo negativo in silicio, quindi ha realizzato un elettrodo positivo depositando una leggera quantità di rame, seguito da uno strato di argento. Gli scienziati hanno inserito i due elettrodi attorno a un mezzo di silicio amorfo. In questo modo, hanno modellato un chip di silicio quadrato millimetrico con decine di migliaia di memristori.

Come primo test del chip, hanno ricreato un'immagine in scala di grigi dello scudo di Capitan America. Poi è stato equiparato ogni pixel dell'immagine a un memristor corrispondente nel chip. Hanno quindi modulato la conduttanza di ciascun memristor che era relativa in forza al colore nel pixel corrispondente.

Il chip ha prodotto la stessa immagine nitida dello scudo, ed è stato in grado di “ricordare” l'immagine e riprodurla molte volte, rispetto ai chip di altri materiali.

Il team ha anche eseguito il chip attraverso un'attività di elaborazione delle immagini, programmando i memristor per alterare un'immagine, in questo caso della Killian Court del MIT, in diversi modi specifici, inclusa la nitidezza e la sfocatura dell'immagine originale. Ancora una volta, il loro design ha prodotto le immagini riprogrammate in modo più affidabile rispetto ai progetti esistenti di memristor.

«Stiamo usando sinapsi artificiali per eseguire test di inferenza reali», dice Kim. «Vorremmo sviluppare ulteriormente questa tecnologia per avere array su larga scala con l'obiettivo di svolgere attività di riconoscimento delle immagini. E un giorno, potresti essere in grado di portare in giro cervelli artificiali per svolgere questo tipo di attività, senza connettersi a supercomputer e Internet».

Questa ricerca è stata finanziata, in parte, dai fondi del MIT Research Support Committee, dal MIT-IBM Watson AI Lab, dal Samsung Global Research Laboratory e dalla National Science Foundation.

Riferimenti:

(1) Alloying conducting channels for reliable neuromorphic computing

(2) Jeehwan Kim

Descrizione foto: Una vista ravvicinata di un nuovo "cervello su chip" neuromorfico che include decine di migliaia di memristor o transistor di memoria. - Credit: Peng Lin.

Autore traduzione riassuntiva e adattamento linguistico: Edoardo Capuano / Articolo originale: Engineers put tens of thousands of artificial brain synapses on a single chip