<p>Le Intelligenze Artificiali del futuro potranno fare affidamento su memorie fatte di luce: si tratta di circuiti basati appunto sulla luce invece che sull’elettronica, che si ispirano al funzionamento del cervello umano e che promettono di accelerare e migliorare notevolmente la fase di addestramento necessaria per l’IA, garantendo anche un’ottima efficienza energetica. L’innovativa tecnica, <a href="https://www.nature.com/articles/s41467-023-44498-z">pubblicata </a>sulla rivista Nature Communications, è stata messa a punto in Italia da tre ricercatori dell’Istituto di Nanotecnologia del Consiglio Nazionale delle Ricerche e dell’Istituto Italiano di Tecnologia di Roma, e ha il potenziale per inaugurare una nuova era per l’apprendimento automatico. <br /><br />Qualsiasi IA richiede una fase di addestramento intensivo che richiede una considerevole potenza di calcolo, enormi quantità di dati, e che spesso consuma l’energia equivalente a quella di una piccola città. Per cercare una soluzione a questi problemi, i ricercatori hanno tratto ispirazione dal modo in cui il cervello umano archivia la memoria. Ad esempio, dopo aver incontrato tanti bicchieri diversi per forme, colori e materiali, il nostro cervello è comunque in grado di raggrupparli tutti sotto un’unica categoria generica di ‘bicchiere’, permettendoci di riconoscere qualsiasi oggetto indipendentemente dalle differenze.<br /><br />“Da questo processo di mediazione emerge un elemento di memoria quasi privo di imperfezioni che rappresenta la classe”, dice Giancarlo Ruocco dell’Iit, co-autore insieme a Giorgio Gosti sempre dell’Iit dello studio ideato da Marco Leonetti di Cnr-Nanotec e Iit: ed è proprio su questo processo che i tre ricercatori hanno basato il loro approccio. “L'hardware neuromorfico, ossia ispirato al cervello umano, presenta un'architettura informatica rivoluzionaria – spiega Leonetti – in grado di migliorare sostanzialmente le prestazioni e l'efficienza energetica nell'addestramento dell'IA rispetto alle generazioni precedenti, garantendo anche operazioni velocissime”</p>