I ricercatori del Massachusetts Institute of Technology (MIT) affermano di aver creato con successo sinapsi analogiche che sono un milione di volte più veloci di quelle che si trovano nel cervello umano.

Proprio come il nostro cervello ha bisogno di sinapsi e neuroni per creare una serie di collegamenti tra diverse parti del cervello, e i processori digitali hanno bisogno di transistor, i processori analogici richiedono transistor programmabili. Se inseriti nella giusta configurazione, possono essere programmati per agire in modo molto simile al cervello umano.

Il MIT ha creato sinapsi, fatte da una forma di vetro specializzato, che sono estremamente veloci ed efficienti. Questo vetro, chiamato PSG, può resistere ad alte tensioni senza rompersi, consentendo ai ricercatori di inviare protoni a velocità vertiginose con poca resistenza. Queste connessioni consentono all’IA di creare risposte neurali a velocità di nanosecondi, molto più veloci del cervello umano.

“Il potenziale d’azione nelle cellule biologiche aumenta e diminuisce con una scala temporale di millisecondi, poiché la differenza di tensione di circa 0,1 volt è limitata dalla stabilità dell’acqua”, ha spiegato il ricercatore Ju Li. “Qui applichiamo fino a dieci volt su uno speciale film di vetro solido di spessore nanometrico che conduce i protoni, senza danneggiarlo permanentemente”.

Questo sviluppo aiuterà nella creazione di reti neurali ancora più veloci, algoritmi che tentano di riconoscere le relazioni in insiemi di dati simili al modo in cui i nostri cervelli naturali elaborano i dati.

Questa maggiore velocità ed efficienza consentirà ai ricercatori di far crescere le reti neurali su larga scala e di ridurre l’impronta di carbonio dei computer necessari per eseguirle. L’aumento della potenziale velocità di elaborazione, ha affermato il ricercatore Murat Onen, non è paragonabile a un’auto più veloce, ma a un “veicolo spaziale”.

Nel documento di ricerca del MIT , gli scienziati esprimono la speranza che la nuova scoperta farà avanzare il campo dell’apprendimento profondo analogico, un campo nuovo e innovativo nell’intelligenza artificiale.

Si spera, ha affermato Onen, che le nuove reti abbiano una “complessità senza precedenti” e saranno in grado di superare tutti gli altri tipi di reti neurali.