L'Intelligenza Artificiale ridarà la vista?

In un nuovo studio pubblicato nel febbraio 2020 sulla rivista Science Advances, i ricercatori riportano lo sviluppo di un dispositivo su nanoscala che agisce come la corteccia visiva del cervello per vedere direttamente le cose come in natura. Gli scienziati hanno creato una nuova sovrastruttura attraverso l'uso di due nanomateriali in tandem che potrebbero aiutare a creare una macchina che utilizza l'IA per simulare la funzione di una mente umana.


Il ricercatore Jayan Thomas afferma: "Questo è un piccolo passo verso lo sviluppo di computer neuromorfi, in grado di elaborare e memorizzare simultaneamente informazioni. In futuro, questa invenzione, potrebbe aiutare a creare robot in grado di pensare come gli umani". Il grande vantaggio dell'attuale approccio consiste nel risparmio di energia per l'elaborazione e nel tempo necessario per il calcolo.


Il dispositivo sviluppato da UCF è uno step importante nei campi dell'IA e della robotica.

Mirini, battaglie e droni.


Un altro ricercatore, Tania Roy, ha predetto che la nuova tecnologia potrebbe essere applicata ai droni che possono volare senza aiuto verso località remote per trovare persone in varie situazioni pericolose. Il problema con i droni attuali è, dice, perché "Questi droni hanno bisogno di connettività ai server remoti per identificare ciò che scansionano con l'occhio della telecamera. Il nostro dispositivo rende questo drone veramente autonomo perché può vedere proprio come un essere umano".

Con ricerche precedenti, gli scienziati sono riusciti a creare una telecamera in grado di creare un'immagine di ciò che viene osservato e quindi caricarla per l'elaborazione e il riconoscimento delle immagini su un server. Il dispositivo attuale, afferma, non solo vede l'immagine ma la riconosce anche all'istante. Secondo i ricercatori, questo potrebbe anche essere estremamente utile per le applicazioni di difesa, come aiutare i soldati a vedere meglio su un campo di battaglia. Un altro potenziale vantaggio è che, secondo il co-primo autore Sonali Das, "Il nostro dispositivo è in grado di rilevare e ricostruire un'immagine con un consumo energetico estremamente basso, il che la rende in grado di essere utilizzata a lungo termine in applicazioni sul campo". Informatica neuromorfa


L'informatica neuromorfica o ispirata al cervello fu descritta per la prima volta dagli scienziati Carver Mead verso la seconda metà degli anni '80. Ha concepito sistemi con circuiti analogici elettronici che non usano i tradizionali segnali on/off o binari ma scambiano invece piccoli impulsi elettrici con intensità che variano con la stimolazione. Questi cosiddetti sistemi di integrazione su larga scala (VLSI) funzionano quindi come i circuiti neurologici nel cervello. Tale computer contiene più processori semplici ("neuroni") e strutture di memoria ("sinapsi") che utilizzano semplici segnali per comunicare. Sono estremamente importanti e sono in grado di elaborare complessi processi in corso con un piccolo insieme di semplici premesse computazionali.


L'ingegneria neuromorfa è stata il sogno di molti scienziati che non vedono l'ora di progettare un computer in grado di elaborare e archiviare i dati contemporaneamente per rendere possibile la visione, proprio come fa il cervello umano. Oggi, anche i migliori computer elaborano i dati e archiviano le loro informazioni in posizioni separate. Ciò influisce sulle loro prestazioni in termini di velocità di elaborazione e non consente di offrire una visione alla pari con il cervello e gli occhi.


Gli scienziati hanno testato il dispositivo in esperimenti di riconoscimento facciale. Questi dovevano essere solo test per verificare quanto il calcolo neuromorfo aiutasse la macchina a vedere gli oggetti. Descrivendoli come preliminari, Thomas afferma di voler valutare il dispositivo optoelettronico. "Poiché il nostro dispositivo imita le cellule cerebrali legate alla visione, il riconoscimento facciale è uno dei test più importanti per il nostro blocco neuromorfico."

Quando hanno mostrato al dispositivo le immagini di quattro persone diverse, ogni volta il riconoscimento è stato ottenuto correttamente.

La sovrastruttura


Il risultato si basa esattamente sulla capacità di coltivare punti quantici di perovskite nanosizzati che rispondono alla luce sul grafene, un foglio bidimensionale di atomi di carbonio. I fogli di grafene hanno un ampio spettro di larghezze di banda, un'elevata mobilità elettronica e sono un eccellente trasporto di trasportatori, oltre a flessibilità e stabilità eccezionali. Tuttavia, un difetto fatale è la bassissima efficienza della generazione della carica, con solo dal 2% al 3% della luce incidente convertita in carica elettrica.


I punti quantici sono semiconduttori in forma nanocristallina, con gap di banda che possono essere regolati attraverso lo spettro della luce visibile, conversione efficiente dell'energia luminosa da una frequenza all'altra e altri attributi interessanti. Tuttavia, hanno proprietà di trasporto carenti. L'attuale sovrastruttura sfrutta i punti di forza di entrambi i materiali eliminandone i punti deboli. Precedenti tentativi in ​​tal senso hanno tentato di depositare film sottili di perovskite sul grafene, ma l'attuale tecnica di crescita è nuova nell'optoelettronica. Qui, le nuvole pi-elettrone degli elementi perovskite e grafene si sovrappongono, garantendo un trasferimento di carica estremamente migliorato.

Lo spessore di atomo singolo di grafene significa che i punti di perovskite catturano la luce incidente, la convertono in carica elettrica e trasferiscono immediatamente questa carica in un flusso continuo al foglio di grafene. L'intero dispositivo è quindi un film di circa 1/10.000 dello spessore di un capello umano con la migliore reattività e sensibilità nella sua classe di dispositivi.

Sinapsi fotoniche e direzioni future


Uno dei due primi autori dello studio, Basudev Pradhan, afferma: "La natura della sovrastruttura mostra un effetto memoria assistito dalla luce. Questo è simile alle cellule cerebrali correlate alla visione umana. Le sinapsi optoelettroniche che abbiamo sviluppato sono altamente rilevanti per l'elaborazione neuromorfa ispirata al cervello. Questo tipo di sovrastruttura porterà sicuramente a nuove direzioni nello sviluppo di dispositivi optoelettronici ultrasottili ". Questi, quindi, agiscono come sinapsi fotoniche, in grado di rispondere alla luce come una rete neurale in un modo che consente il riconoscimento di schemi, e quindi il riconoscimento di volti e, in futuro, il calcolo neuromorfo. Il prossimo passo è continuare a perfezionare il dispositivo da renderlo la base di un sistema di circuiti.


Glossario

Perovskite: La perovskite è un minerale costituito da titanato di calcio. Il nome deriva dal grande collezionista di minerali russo Perovskij, e venne attribuito a cristalli opachi di forma cubica trovati dal mineralogista tedesco Rose nel 1839 ad Achmatovskaja, nei Monti Urali russi.


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Data di revisione Aprile 2020