(AGENPARL) – Udine, 02 settembre 2022 – Su “Nature Communications” un articolo a cui ha collaborato l’Ateneo friulano “APPROCCIO NEUROMORFICO ALL’EFFICIENZA ENERGETICA DELLE TECNOLOGIE DELL’INFORMAZIONE”.

Ridurre il consumo energetico delle tecnologie dell’informazione attraverso soluzioni elettroniche neuromorfiche, ossia che prendono spunto dai sistemi neurali, è l’obiettivo che vede impegnati centri di ricerca e università, tra cui l’Ateneo di Udine. Di recente è stato pubblicato sulla rivista scientifica Nature Communications l’articolo Neuromorphic object localization using resistive memories and ultrasonic transducers, frutto della collaborazione di diversi istituti, fra cui il CEA-Leti di Grenoble e le Università di Zurigo e Udine. Il contributo presenta l’implementazione fisica (cioè in hardware) di un sistema per la localizzazione degli oggetti che trae ispirazione dalla neuroanatomia del gufo. Per l’Ateneo friulano hanno contribuito David Esseni, professore ordinario di Elettronica del Dipartimento Politecnico di ingegneria e architettura,e il laureando in Ingegneria Elettronica Alessio De Prà.

L’Intelligenza Artificiale è capace di estrarre informazione e valore dalle grandi mole di dati generate dai dispositivi portatili e veicolate nelle reti di telecomunicazioni, con applicazioni che spaziano dal riconoscimento di linguaggio e immagini, alla guida autonoma, fino al monitoraggio sanitario e alla medicina personalizzata. «Oggigiorno, tuttavia – spiega David Esseni – anche gli algoritmi di Intelligenza Artificiale più recenti e innovativi vengono spesso eseguiti su piattaforme di calcolo con una struttura concepita alla metà del secolo scorso, che risulta inefficiente dal punto di vista energetico per questo tipo di applicazioni. Le informazioni raccolte dall’ambiente, ad esempio, vengono convertite in numeri binari ad alta precisione e i sistemi di calcolo si basano su una rigida separazione fra l’unità di elaborazione (processore) e quella di immagazzinamento dei dati (memoria)».

«I processori neuromorfici sono invece una nuova generazione di piattaforme – continua Esseni – che mira all’esecuzione degli algoritmi di Intelligenza Artificiale con un consumo di potenza che può essere migliaia di volte inferiore. Ispirandosi all’organizzazione del cervello degli esseri viventi, si basano su un’implementazione hardware di reti neurali costituite da sinapsi e neuroni artificiali. Evitano una rappresentazione eccessivamente accurata delle informazioni e tentano di superare la separazione fra unità di elaborazione e memoria. Il consumo energetico delle tecnologie dell’informazione – sottolinea ancora David Esseni – è un problema grandemente sottovalutato dalle persone che non hanno competenze specifiche nel settore. Rappresenta una vera sfida e ha un impatto ambientale ingiustificatamente trascurato rispetto a quello di altri settori industriali».

L’articolo apparso in Nature Communications presenta un sistema di localizzazione che identifica la posizione dell’oggetto avvalendosi di un sistema di ritardi e di identificazione di coincidenza per i segnali forniti dai due ricevitori di suono che emulano le orecchie del gufo. «La realizzazione hardware – spiega David Esseni – si avvale di sensori di suono innovativi e di sinapsi artificiali ottenute con memorie resistive sviluppate al centro di ricerca CEA-Leti di Grenoble, presso il quale un laureando del gruppo di nanoelettronica del Dipartimento Politecnico di ingegneria e architettura dell’Università di Udine ha effettuato uno stage per la tesi di laurea magistrale. I risultati sperimentali e le estrapolazioni ottenute per mezzo di modelli calibrati dimostrano che l’approccio neuromorfico consente di ridurre di un fattore cento il consumo di energia rispetto auna soluzione convenzionale, basata sulla acquisizione e digitalizzazione dei dati in ingresso seguita da un’elaborazione per mezzo di un micro-controllore digitale».

Il gruppo di nanoelettronica dell’Università di Udine lavora da alcuni anni sui dispositivi e circuiti elettronici necessari per lo sviluppo di processori neuromorfici, in collaborazione con altri istituti di ricerca e industrie ad alta tecnologia. Dal 2020, infatti, partecipa al progetto “BeFerroSynaptic” (www.beferrosynaptic.eu), finanziato dall’Unione Europea, nell’ambito del programma quadro Horizon 2020, con un budget complessivo di circa 4 milioni di euro. Il consorzio si avvale di partner esperti in materiali e tecnologie di fabbricazione per la nanoelettronica, nella modellistica e progettazione di dispositivi nanoelettronici (fra cui appunto il gruppo dell’Università di Udine), e di partner dedicati al progetto e alla prototipizzazione di processori neuromorfici.