Un team di ricercatori ha sviluppato un nuovo tipo di dispositivo nanoelettronico che potrebbe ridurre drasticamente il consumo energetico dell’hardware per l’intelligenza artificiale, imitando il cervello umano. I ricercatori, guidati dall’Universita’ di Cambridge, hanno sviluppato una forma di ossido di afnio che funge da ‘memristore’ (punto di stoccaggio di memoria) altamente stabile e a basso consumo energetico, un componente progettato per imitare il modo efficiente in cui i neuroni sono connessi nel cervello. I risultati sono stati pubblicati sulla rivista Science Advances. Gli attuali sistemi di intelligenza artificiale si basano su chip per computer convenzionali che trasferiscono continuamente dati tra la memoria e le unita’ di elaborazione. Questo costante trasferimento consuma grandi quantita’ di energia elettrica e la domanda globale sta esplodendo con l’espansione dell’adozione dell’IA in tutti i settori. L’informatica neuromorfica, o ispirata al cervello, e’ un metodo alternativo per elaborare le informazioni che potrebbe ridurre il consumo energetico fino al 70%, memorizzando ed elaborando le informazioni nello stesso luogo e con un consumo energetico estremamente basso. Un sistema di questo tipo sarebbe inoltre molto piu’ adattabile, allo stesso modo in cui il nostro cervello e’ in grado di apprendere e adattarsi. “Il consumo energetico e’ una delle principali sfide dell’hardware AI attuale”, ha affermato l’autore principale, il dottor Babak Bakhit, del Dipartimento di Scienza dei Materiali e Metallurgia di Cambridge: “Per affrontare questo problema, sono necessari dispositivi con correnti estremamente basse, eccellente stabilita’, uniformita’ eccezionale tra i cicli di commutazione e i dispositivi, e la capacita’ di passare tra molti stati distinti”. La maggior parte dei memristori esistenti si basa sulla formazione di minuscoli filamenti conduttivi all’interno di un materiale a base di ossido metallico. Tuttavia, questi filamenti si comportano in modo imprevedibile e in genere richiedono elevate tensioni di formazione e di funzionamento, limitandone l’utilita’ nei sistemi di archiviazione dati e di elaborazione su larga scala. Il team di Cambridge ha invece creato un nuovo tipo di film sottile a base di afnio che cambia stato in un modo completamente diverso.
