La corsa all’hardware ispirato al cervello compie un nuovo passo avanti grazie a un gruppo di ricerca della Peking University e dello Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology dell’Accademia Cinese delle Scienze (CAS). Gli scienziati hanno sviluppato quello che viene definito il primo chip neurodinamico al mondo basato su memristori a cambiamento di fase, una soluzione capace di elaborare modelli cerebrali con una latenza di appena 2,12 millisecondi. Pubblicato sulla rivista Science, il lavoro promette di superare uno dei principali limiti delle neuroscienze computazionali, offrendo prestazioni che, nei test dedicati alla modellazione cerebrale, risultano da 50 a oltre 478 volte superiori rispetto alla GPU NVIDIA A100.
Come funziona il nuovo chip neurodinamico a memristori
Il cuore dell’innovazione risiede nell’impiego dei memristori a cambiamento di fase, componenti che modificano la propria conduttività elettrica in funzione degli stimoli ricevuti, riproducendo un comportamento simile a quello delle sinapsi biologiche. Il team ha sviluppato un nuovo paradigma di calcolo in memoria, sfruttando sia la deriva della conduttanza sia i molteplici livelli di conduttanza propri di questi dispositivi.
Integrando la fisica dei memristori con gli algoritmi neurodinamici, i ricercatori sono riusciti a realizzare un sistema capace di eseguire la ricerca adattiva del passo di integrazione e le operazioni di moltiplicazione e accumulo direttamente nella memoria. Il chip, realizzato con un processo produttivo a 40 nanometri, utilizza un’area di appena 0,28 millimetri quadrati dedicata al calcolo in memoria, opera a 50 MHz ed è dotato di una pipeline a nove stadi. Questo approccio consente di mantenere elevata precisione e tempi di risposta estremamente ridotti, superando un limite che aveva frenato per decenni l’applicazione pratica dei sistemi neurodinamici.
Fattore velocità: la sfida a NVIDIA A100
Uno degli aspetti più significativi della ricerca riguarda le prestazioni. Secondo i dati pubblicati dagli autori, il nuovo sistema neurodinamico offre un incremento di velocità compreso tra 3,82 e 36,27 volte rispetto ai più avanzati acceleratori ASIC dedicati, accompagnato da una riduzione dei consumi energetici tra 11,75 e 24,73 volte.
Nei compiti più complessi, come la ricostruzione della superficie della corteccia cerebrale e altre simulazioni ad alta fedeltà, il vantaggio diventa ancora più marcato. In questi scenari il chip supera la NVIDIA A100 con un’accelerazione compresa tra 50,38 e 478,18 volte, evidenziando il potenziale dell’hardware neuromorfico specializzato rispetto alle tradizionali GPU impiegate nella ricerca neuroscientifica.
Applicazioni nei modelli cerebrali avanzati
Le prestazioni raggiunte aprono prospettive particolarmente interessanti per la modellazione del cervello. Grazie alla possibilità di elaborare modelli neurodinamici con tempi dell’ordine dei millisecondi, il chip permette di simulare con maggiore fedeltà l’evoluzione degli stati cerebrali, un requisito fondamentale per comprendere il funzionamento delle reti neurali biologiche.
Secondo i ricercatori, questa capacità potrebbe favorire lo sviluppo di interfacce cervello-computer (BCI) molto più evolute. Le future piattaforme non dovranno limitarsi a leggere i segnali neurali, ma saranno chiamate a interpretarli in tempo reale, prevedere l’evoluzione degli stati del cervello ed effettuare regolazioni in circuito chiuso sulla base dei feedback ricevuti. Modelli cerebrali dinamici e personalizzati potrebbero così consentire il passaggio dal semplice riconoscimento dei segnali a una interazione intelligente con il sistema nervoso.
Il ruolo centrale dei memristori a cambiamento di fase
I memristori a cambiamento di fase rappresentano l’elemento chiave dell’intero progetto. La loro capacità di integrare memoria e calcolo nella stessa struttura fisica consente di eliminare gran parte dei trasferimenti di dati che caratterizzano le architetture tradizionali, aumentando contemporaneamente efficienza energetica e rapidità di elaborazione.
Proprio questa caratteristica ha permesso ai ricercatori di superare il tradizionale compromesso tra precisione e velocità che, fino a oggi, aveva limitato l’utilizzo dei memristori nei sistemi neurodinamici.
Impatto globale e nuove frontiere del chip neurodinamico
La ricerca rappresenta un passo importante per le neuroscienze computazionali e per l’hardware neuromorfico. Oltre ai benefici nella simulazione cerebrale, il nuovo chip potrebbe accelerare lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale ispirati al funzionamento del cervello e di future applicazioni biomedicali.
Lo studio è sostenuto dal New Cornerstone Investigator Program, dal National Key R&D Program, dalla National Natural Science Foundation of China e dal Guangdong Key Laboratory of In-Memory Computing Chips. Inoltre, è stato selezionato per il Peking University 2030 Major Cultivation Project, confermando l’importanza attribuita a una tecnologia destinata ad ampliare le possibilità della ricerca sul cervello e delle future interfacce neurali.
Fonte: Pandaily
