Coordinata da Hai-Tian Zhang, dell'americana Purdue University, la ricerca segna un passo in avanti verso la possibilità di ottenere dispositivi in grado di rispondere alle esigenze complesse dell'intelligenza artificiale. I primi test indicano che le prestazioni dei nuovi chip sono decisamente superiori rispetto a quelle dei chip tradizionali e, rilevano i ricercatori, aprono le porte a una nuova elettronica ispirata al cervello umano e altrettanto efficiente nella capacita' di imparare dall'esperienza.

"È uno studio promettente", ha detto al'Ansa Chiara Bartolozzi, esperta di ingegneria neuromorfa per la robotica dell'Istituto Italiano di tecnologia (Iit). "Grazie a questi dispositivi in grado di modificare la funzionalità ricevendo degli impulsi, le reti neurali potrebbero diventare piu' efficienti". Un tema caldo in questo momento, ha osservato, riguarda la capacita' delle reti di conservate tutti i dati immagazzinati: "le reti vanno addestrare con una grandissima quantità di dati, ma non sono in grado di conservare la memoria di tutti". È il problema noto agli esperti di reti neurali come 'catastrophic forgetting'.A questo, si aggiungono gli alti consumi eneergetici dei computer tradizionali. "L'idea - ha osservato - è di andare verso reti che comincino ad apprendere con pochi dati e che continuino a imparare nel tempo". (Ansa)