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L’evoluzione dei chip: ispirazione dal cervello umano
La ricerca nel campo della tecnologia sta compiendo passi da gigante verso la creazione di chip intelligenza artificiale cervello umano, capaci di elaborare dati in modo sempre più efficiente e con un consumo energetico ridotto.
Un recente studio, pubblicato su Nature Electronics e frutto della collaborazione tra diverse università tra cui l’Università di Pisa, la Shanghai University e l’Università di Messina, in coordinamento con il Politecnico di Losanna (EPFL), evidenzia come il cervello umano rappresenti un modello ineguagliabile per l’efficienza energetica nell’elaborazione delle informazioni.
Il segreto dell’efficienza cerebrale
Secondo Giuseppe Iannaccone, docente presso l’ateneo pisano e autore dello studio, il cervello umano riesce a gestire enormi quantità di dati consumando solo una frazione dell’energia richiesta dagli attuali sistemi di intelligenza artificiale.
Questa superiorità deriva principalmente dall’integrazione stretta tra memoria ed elaborazione all’interno delle stesse reti neurali.
Al contrario, nei computer tradizionali, il continuo trasferimento di dati tra memoria e processore comporta un significativo dispendio energetico, un limite che i ricercatori mirano a superare.
Nuove architetture per chip più sostenibili
Per replicare l’efficienza del modello biologico, i ricercatori hanno sviluppato innovative memorie elettroniche.
Queste nuove soluzioni si basano su materiali bidimensionali e permettono di conservare le informazioni e di eseguire operazioni di calcolo nello stesso punto del chip.
Materiali bidimensionali e prestazioni potenziate
L’innovazione chiave risiede in una nuova architettura che combina due materiali specifici: il bisolfuro di molibdeno e il bisolfuro di niobio.
Questa combinazione strategica ha permesso di ridurre uno dei principali ostacoli dei dispositivi bidimensionali, ovvero la resistenza di contatto, migliorando notevolmente le prestazioni complessive.
Iannaccone sottolinea che questa tecnologia è pienamente compatibile con i chip in silicio attualmente prodotti dall’industria elettronica.
La sfida futura è rendere l’intelligenza artificiale non solo più potente, ma anche più sostenibile dal punto di vista energetico, rendendola utilizzabile anche su piccoli sensori e dispositivi autonomi.
L’obiettivo è quindi un’IA avanzata che sia al contempo ecologica e versatile.
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