Negli ultimi 50 anni, le tecnologie dell’informazione hanno avuto un crescente impatto sulla nostra società tanto da assistere a una vera e propria rivoluzione nel modo in cui la vita di tutti i giorni è influenzata, ad esempio, dall’uso di computer e altri dispositivi portatili quali cellulari, tablet e smarthphone. Una delle sfide del futuro è quella di sviluppare a livello hardware chip elettronici intelligenti che possano replicare le capacità del cervello, sia quelle di tipo computazionale che quelle di comprensione e interazione con la realtà circostante (chip neuromorfici). I sistemi biologici, infatti, sono caratterizzati da un’elaborazione parallela delle informazioni e risultano enormemente più efficienti dei computer attuali in un gran numero di situazioni, come ad esempio il riconoscimento ed elaborazione di immagini o di suoni. Mentre i computer attuali eseguono una sequenza di operazioni e istruzioni predefinite, i computer intelligenti di domani che integrano chip neuromorfici potrebbero implementare una computazione ispirata al cervello, in grado di interagire con l’ambiente circostante in tempo reale e di apprendere dall’ambiente modificando di conseguenza il funzionamento del chip stesso: si parla di sistemi o di elettronica adattiva.
Il cervello è composto da centinaia di miliardi di neuroni altamente interconnessi tra loro mediante le sinapsi: ogni neurone può averne fino a decine di milioni. Una delle proprietà fondamentali dell’elaborazione dell’informazione nel sistema nervoso è la plasticità, ossia la capacità di immagazzinare, riconoscere e adattare le connessioni sinaptiche tra neuroni in funzione dell’attività neuronale. Riprodurre questa complessità con le tecnologie attuali è ancora una sfida formidabile. Una delle sfide delle tecnologie attuali è proprio sviluppare dispositivi, che possano implementare le sinapsi artificiali, ed è questo l’obiettivo che il Cnr si prefigge nel progetto di ricerca europeo denominato NeuRam3-NEUral computing aRchitectures in Advanced Monolithic 3D-VLSI nano-technologies, e finanziato nell’ultima call Ict 25-2015 di Horizon2020.
Il progetto è finalizzato allo sviluppo di un chip neuromorfico a larga scala di integrazione e che possa implementare una computazione avanzata ispirata al funzionamento del cervello.
Il chip sarà realizzato con tecnologie nanometriche, anche in 3D, integrando circuiti Cmos ‘tradizionali’ per riprodurre i neuroni e nuove tecnologie basate sui memristori (dispositivi simili a un resistore, cioè un componente di un circuito elettrico che offre una resistenza al passaggio di corrente) per riprodurre le sinapsi. L’architettura integrante di questi componenti sarà progettata, cercando di implementare opportuni algoritmi di apprendimento e sviluppando nuovi sistemi a livello hardware.
Il progetto, coordinato dal francese Commissariato per l’energia atomica e le energoia alternative Cea, ha durata triennale (2016-2018) e coinvolge 9 partner tra Industrie (STMicroelectronics, Francia; Ibm, Svizzera), centri di ricerca (Cea, Francia; Imec, Belgio e Olanda; Imm-Cnr, Italia; Csic, Spagna) e Università (Università di Zurigo, Istituto di Neuroinformatica, Svizzera; Jacobs University Bremen, Germania) con competenze fortemente interdisciplinari – dalle tecnologie in silicio alla nanotecnologie e scienza dei materiali – come richiesto dagli obiettivi ambiziosi che si prefigge di raggiungere e dalla interdisciplinarità della tematica.
L’Istituto per la microelettronica e microsistemi (Imm) del Cnr di Agrate Brianza (Mb) è coinvolto in questo progetto per la sua esperienza nello sviluppo di nanotecnologie, con particolare riferimento ai sistemi memristivi, che possano emulare la funzionalità sinaptica. Tali dispositivi hanno la possibilità di cambiare il loro stato resistivo o di conduttanza a seguito di stimoli elettrici e di mantenere memoria di questo stato. Queste tecnologie, inizialmente studiate dal Cnr anche come dispositivi di memoria, sono oggi tra le più promettenti per emulare la funzionalità sinaptica nel cervello.
Il Cnr impiegherà le sue competenze per ingegnerizzare ulteriormente questi componenti in vista della loro integrazione in un chip neuromorfico e svilupperà, insieme con altri partner, un dimostratore in cui i dispositivi emuleranno le sinapsi artificiali e saranno connessi con neuroni artificiali fabbricati ad hoc.
Sabina Spiga