Un team di ricercatori della UC San Diego della Purdue University ha simulato la fondazione di nuovi tipi di dispositivi di calcolo dell’intelligenza artificiale che imitano le funzioni cerebrali. Combinando nuovi materiali di supercalcolo con ossidi specializzati, i ricercatori hanno dimostrato con successo la spina dorsale di reti di circuiti e dispositivi che rispecchiano la connettività di neuroni e sinapsi in reti neurali su base biologica.

Il calcolo neuromorfico basato su materiali che mostrano proprietà basate sulla meccanica quantistica, consente agli scienziati di andare oltre i limiti dei materiali semiconduttori tradizionali. Questa versatilità avanzata apre le porte a dispositivi di nuova generazione che sono molto più flessibili con richieste di energia inferiori rispetto ai dispositivi odierni.

“Negli ultimi 50 anni abbiamo visto incredibili risultati tecnologici che hanno portato a computer progressivamente più piccoli e più veloci, ma anche questi dispositivi hanno limiti per l’archiviazione dei dati e il consumo di energia”, ha detto Frañó, che è stato uno degli autori del documento PNAS, insieme all’ex cancelliere della UC San Diego, presidente della UC e fisico Robert Dynes. “Il calcolo neuromorfico si ispira ai processi emergenti di milioni di neuroni, assoni e dendriti che sono collegati in tutto il nostro corpo in un sistema nervoso estremamente complesso”.

L’innovazione dei ricercatori coinvolti nel progetto si basa sull’unione di due tipi di sostanze quantistiche: materiali superconduttori a base di ossido di rame e materiali di transizione isolanti metallici a base di ossido di nichel. Con essi sono stati creati “dispositivi loop” di base che potrebbero essere controllati con precisione su scala nanometrica con elio e idrogeno, riflettendo il modo in cui neuroni e sinapsi sono collegati. Aggiungendo altri di questi dispositivi che si collegano e scambiano informazioni tra loro, le simulazioni hanno dimostrato che alla fine avrebbero permesso la creazione di una serie di dispositivi in rete che mostrano proprietà emergenti come il cervello di un animale.