Intelligenza artificiale: il nanodispositivo che emula il processo della memoria a breve termine

Un nanodispositivo emulante la memoria umana

Un articolo divulgato sulla prestigiosa rivista Nature Communications delinea la rivoluzionaria scoperta compiuta dai ricercatori dell'INRiM e del Politecnico di Torino nel campo dell'intelligenza artificiale.

Fin dai tempi più antichi, la memoria è stata considerata una delle tre abilità fondamentali che definiscono l'essere umano, unite alla volontà e all'intelletto. Diversamente dai semplici riflessi motori, infatti, tutte le attività cognitive, dal pensiero all'esecuzione di comportamenti, richiedono la creazione, il consolidamento e la rievocazione di ricordi.

Sul versante neurobiologico, sin dal secolo scorso si è ipotizzata l'esistenza di microcircuiti neurali specifici che agissero come supporto e traccia della memoria. Grazie ai notevoli progressi delle tecniche di neuroimaging nell'ultimo decennio, questi elementi fondamentali, definiti "engrammi" dal biologo tedesco Richard Semon nel 1921, sono stati finalmente mappati in vivo in alcuni laboratori, tra cui quello diretto dal premio Nobel Susumu Tonegawa presso il MIT.

L'articolo intitolato "Tomografia degli engrammi di memoria nei connettomi di nanofili auto-organizzanti" pubblicato su Nature Communications rivela con successo la possibilità di emulare il processo di consolidamento della memoria a breve termine in engrammi anche su substrati artificiali. Per raggiungere questo traguardo, i ricercatori dell'Istituto Nazionale di Ricerca Metrologica (INRiM) e del Politecnico di Torino hanno sfruttato connettomi di nanofili memresistivi, cioè reti nanometriche connesse (delle stesse dimensioni delle sinapsi biologiche) che replicano le funzioni neurali tipiche, come il comportamento emergente e le plasticità a breve e lungo termine.

La principale innovazione di questo studio è stata dimostrare sperimentalmente la dinamica occulta che, partendo da input spazio-temporali esterni, consente a variazioni locali ma reversibili nella rete (analoghe alla memoria di lavoro nel cervello) di causare modifiche fisico-chimiche permanenti (analoghe alla memoria a lungo termine).

Questa misurazione è stata resa possibile grazie a un approccio sia teorico che sperimentale basato sulla tomografia della resistenza elettrica, una tecnica sviluppata presso l'INRiM che permette la mappatura quantitativa delle proprietà elettriche della rete sia a livello locale che globale.

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"Nuove prospettive per nuovi paradigmi computazionali efficienti": Gianluca Milano, ricercatore INRiM

"Oltre all'aspetto neurobiologico, la capacità di mappare il comportamento emergente del sistema apre nuove prospettive per la realizzazione di nuovi paradigmi computazionali altamente efficienti, in grado di elaborare e conservare informazioni nello stesso substrato fisico", spiega Gianluca Milano, ricercatore presso l'INRiM, appartenente al gruppo Advanced Materials & Devices e coordinatore del progetto MEMQuD, che ha contribuito al finanziamento della ricerca.

Scoprire "l'idea dello stesso oggetto": Carlo Ricciardi, professore del Politecnico di Torino

"La prossima sfida consisterà nell'aumentare la complessità del sistema, collegando tra loro diversi nanodispositivi e engrammi", aggiunge Carlo Ricciardi, professore al Politecnico di Torino e responsabile del gruppo NaMeS. "In questo modo, speriamo di affrontare uno dei più grandi misteri della cognizione, ossia il 'problema del legame': ovvero, come le caratteristiche dello stesso oggetto, associate a diversi stimoli ed esperienze (come forma, colore, posizione, ecc.), si amalgamino nel nostro cervello formando una rappresentazione unificata, l'idea stessa dell'oggetto".