Simone Fabiano con la post-doc Jennifer Gerasimov (credits: Thor Balkhed/Lindkoping University)

L’intelligenza artificiale diventa ogni giorno di più sempre più “intelligente” e l’ipotesi di un futuro in cui i cervelli in silicio potranno pensare in modo molto simile a quelli in carbonio tipici dell’essere umano potrebbe prima o poi diventare realtà. Almeno a giudicare dai risultati preliminari ottenuti dai ricercatori dalla svedese Linköping University guidati dall’italiano Simone Fabiano, che hanno sviluppato un nuovo transitor dotato di memoria a breve e lungo termine e in grado d’imparare a rispondere a uno stimolo, proprio come il gatto risponde al rumore delle crocchino versate nella ciotola.

Simone Fabiano con la post-doc Jennifer Gerasimov, co-autrice della ricerca (credits: Thor Balkhed/Lindkoping University)

Grande potenza in un unico elemento

Il transistor, infatti, è in grado di creare nuove connessioni sia in input che in output, proprio come avviene a livello delle sinapsi del cervello umano. I risultati della ricerca sono stati pubblicati su Advanced Science.
Cambiando il segnale in entrata è anche possibile modulare la risposta del transistor e creare nuove connessioni dove prima non presenti. Una modalità molto più semplice, che potrebbe permettere di risparmiare sia in termini di potenza dei computer che di energia per il loro funzionamento, rispetto a quella dei network neurali basati su software che attualmente rappresentano lo standard di funzionamento per i sistemi di machine- e deep-learning. “Il nostro transistor elettrochimico organico può fare il lavoro di migliaia di transitor normali con un consumo di energia simile all’energia consumata quando il cervello umano trasmette il segnale tra due cellule”, ha spiegato Simone Fabiano.

I principi della nuova tecnologia

Costruito con un polimero conduttore elettropolimerizzato a base del nuovo monomero Ete-S e inserito all’interno di un normale circuito elettrico, il transistor agisce come una valvola che amplifica o riduce il segnale di output sulla base delle caratteristiche del segnale in entrata. Il monomero Ete-S è solubile in acqua, al contrario del polimero, e produce polimeri con livelli medi di doping. Il polimero Pete-S da esso derivato è dotato di una carica negativa intrinseca.
Il canale può anche essere addestrato a rispondere in un certo modo a un certo tipo di stimolo, ad esempio aumentando la sua conduttività. Il canale si crea aumentando il grado di polimerizzazione del materiale, ovvero aumentando il numero di catene di polimero che conducono il segnale. L’inattivazione del canale avviene invece quando si applica un elevato voltaggio, che sovra-ossida il polimero. Le caratteristiche del materiale possono anche essere temporaneamente modificate mediante strategie di doping o de-doping.