Sono in grado di imparare e ricordare
Ricercatori dell’Università di Sydney e di altre istituzioni hanno dimostrato che le reti di nanofili possono funzionare come la memoria a breve e lungo termine del cervello umano.
I nanofili sono nanostrutture a forma di fili con lunghezze che vanno da pochi micrometri a centimetri e larghezze dell’ordine di un nanometro (10-9 metri). Si tratta di strutture con lunghezze non vincolate e limiti di spessore o diametro di decine di nanometri o meno. Metalli, semiconduttori e ossidi sono solo alcuni dei molti materiali che possono essere utilizzati per creare nanofili. Sono utili per una varietà di applicazioni, tra cui: sensori, transistor, celle solari e batterie, grazie alle loro caratteristiche elettriche, ottiche e meccaniche.
Secondo questo articolo, lo studio, condotto da collaboratori giapponesi, è stato pubblicato sulla rivista Science Advances sotto la direzione del dottor Alon Loeffler, che ha conseguito il dottorato di ricerca presso la Scuola di Fisica.
“In questa ricerca abbiamo scoperto che le funzioni cognitive di ordine superiore, che normalmente associamo al cervello umano, possono essere emulate in un hardware non biologico”, ha dichiarato il dottor Loeffler.
“Questo lavoro si basa sulla nostra precedente ricerca, in cui abbiamo dimostrato come la nanotecnologia possa essere utilizzata per costruire un dispositivo elettrico ispirato al cervello con circuiti simili a reti neurali e segnalazioni simili a sinapsi”.
“Il nostro lavoro apre la strada alla replica dell’apprendimento e della memoria di tipo cerebrale in sistemi hardware non biologici e suggerisce che la natura di fondo dell’intelligenza cerebrale potrebbe essere fisica”.
Invisibili a occhio nudo, le reti di nanofili sono un tipo di nanotecnologia spesso costruita a partire da piccoli fili d’argento altamente conduttivi che si disperdono l’uno nell’altro come una rete. Alcuni aspetti della struttura fisica reticolare del cervello umano sono modellati dai fili.
Molte applicazioni pratiche, come il miglioramento dei robot o dei sistemi di rilevamento che devono prendere decisioni rapide in un ambiente inaspettato, potrebbero essere favorite dai progressi delle reti di nanofili.
“Questa rete di nanofili è come una rete neurale sintetica, poiché i nanofili si comportano come neuroni e i punti in cui si collegano tra loro sono analoghi alle sinapsi”, ha dichiarato l’autore senior, la professoressa Zdenka Kuncic, della Scuola di Fisica.
“Invece di implementare una sorta di compito di apprendimento automatico, in questo studio il dottor Loeffler ha fatto un passo avanti e ha cercato di dimostrare che le reti di nanofili presentano una sorta di funzione cognitiva”.
Per esaminare le capacità della rete di nanofili, i ricercatori hanno utilizzato il test N-Back, un comune test di memoria utilizzato negli studi di psicologia umana.
Il test N-Back, sviluppato da Wayne Kirchner nel 1958, è un esercizio continuo che viene spesso utilizzato nelle valutazioni psicologiche e di neuroscienze cognitive per valutare la capacità e una parte della memoria di lavoro. Le persone devono determinare se ogni elemento di una sequenza di lettere o immagini mostrate nell’ambito del test corrisponde a un elemento presentato da n elementi precedenti.
Una persona può riconoscere la stessa immagine apparsa sette passi indietro ottenendo un punteggio N-Back di 7, che è la media ottenuta normalmente dalle persone. I ricercatori hanno scoperto che la rete di nanofili era in grado di “ricordare” un punto finale desiderato in un circuito elettrico sette passi indietro, ottenendo lo stesso punteggio di una persona.
“Quello che abbiamo fatto qui è stato manipolare le tensioni degli elettrodi terminali per forzare i percorsi a cambiare, invece di lasciare che la rete facesse da sola. Abbiamo costretto i percorsi ad andare dove volevamo”, ha spiegato il dottor Loeffler.
“Quando l’abbiamo implementato, la sua memoria ha avuto un’accuratezza molto più elevata e non è diminuita nel tempo, il che suggerisce che abbiamo trovato un modo per rafforzare i percorsi e spingerli verso la direzione desiderata, e la rete poi se ne ricorda”.
“I neuroscienziati pensano che questo sia il modo in cui funziona il cervello: alcune connessioni sinaptiche si rafforzano mentre altre si indeboliscono, e si pensa che questo sia il modo in cui ricordiamo preferenzialmente alcune cose, come impariamo, e così via”.
Secondo i ricercatori, la rete di nanofili può accumulare le informazioni in memoria fino al punto in cui non è più necessario un rinforzo perché sono state consolidate.
“È un po’ come la differenza tra memoria a lungo termine e memoria a breve termine nel nostro cervello”, ha sottolineato il professor Kuncic.
La memoria a lungo termine dura anni. Abbiamo anche una memoria di lavoro, che ci permette di tenere a mente qualcosa per un periodo di tempo limitato, ripetendola. La memoria a breve termine viene utilizzata quando, ad esempio, il nome di un nuovo conoscente, una statistica o qualche altro dettaglio viene elaborato consapevolmente e conservato per almeno un breve periodo di tempo. La memoria a breve termine dura dai secondi alle ore.
Se vogliamo ricordare le informazioni a lungo, dobbiamo allenare continuamente il nostro cervello a consolidarle, altrimenti svaniscono gradualmente.
“Un test ha dimostrato che la rete di nanofili è in grado di memorizzare fino a sette elementi a livelli sostanzialmente superiori al caso senza addestramento di rinforzo e con un’accuratezza quasi perfetta con l’addestramento di rinforzo”.
Le intelligenze artificiali avranno quindi ben presto anche un hardware a supporto delle loro reti neurali basate sul software. Questo implica un ulteriore sviluppo nel campo della robotica, nella creazione di veri e propri cervelli artificiali che potranno simulare ancora meglio quello umano seppur con le dovute limitazioni.
