Fonte: ANSA Scienze
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L'intelligenza artificiale mette il turbo e si prepara a funzionare alla velocità della luce, grazie a un dispositivo ottico stampato in 3D alla base di una rete di neuroni artificiali, che imita quella naturale del cervello. Descritto sulla rivista Science, il dispositivo è stato messo a punto dal gruppo coordinato da Aydogan Ozcan, dell'università della California a Los Angeles (Ucla).
Le reti neurali artificiali sono alla base dei sistemi di apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale e vengono utilizzate anche per analizzare immagini mediche e nella traduzione linguistica. "Attualmente queste reti sono sia virtuali, cioè fatte con un software, sia fisiche, cioè consistono in circuiti elettronici in cui i neuroni sono elementi fissi e le connessioni sono fili", ha osservato Vincenzo Galdi, dell'università del Sannio, che con le università della Pennsylvania e del Texas lavora ai computer analogici del futuro e alla progettazione dei nuovi materiali capaci di elaborare le informazioni veicolate dalla luce.
La rete neurale, progettata dai ricercatori e chiamata Diffractive Deep Neural Network (D2NN), è basata invece su dispositivi ottici ed è formata da 5 lamine parallele stampate in 3D, su cui sono incisi dei punti, in grado di distorcere le onde di luce e che agiscono come neuroni artificiali che sono connessi tra loro attraverso le onde di luce.
Il dispositivo è stato addestrato a riconoscere 55.000 immagini e ha imparato a identificarle con una precisione del 91,75%. "E' una prova di principio importante - ha rilevato l'esperto - che serve a dimostrare che è possibile fabbricare dispositivi destinati a reti neurali ottiche che funzionano alla velocità della luce e non consumano energia, perché non c'è bisogno di una batteria che le alimenti".
Le reti neurali artificiali sono alla base dei sistemi di apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale e vengono utilizzate anche per analizzare immagini mediche e nella traduzione linguistica. "Attualmente queste reti sono sia virtuali, cioè fatte con un software, sia fisiche, cioè consistono in circuiti elettronici in cui i neuroni sono elementi fissi e le connessioni sono fili", ha osservato Vincenzo Galdi, dell'università del Sannio, che con le università della Pennsylvania e del Texas lavora ai computer analogici del futuro e alla progettazione dei nuovi materiali capaci di elaborare le informazioni veicolate dalla luce.
La rete neurale, progettata dai ricercatori e chiamata Diffractive Deep Neural Network (D2NN), è basata invece su dispositivi ottici ed è formata da 5 lamine parallele stampate in 3D, su cui sono incisi dei punti, in grado di distorcere le onde di luce e che agiscono come neuroni artificiali che sono connessi tra loro attraverso le onde di luce.
Il dispositivo è stato addestrato a riconoscere 55.000 immagini e ha imparato a identificarle con una precisione del 91,75%. "E' una prova di principio importante - ha rilevato l'esperto - che serve a dimostrare che è possibile fabbricare dispositivi destinati a reti neurali ottiche che funzionano alla velocità della luce e non consumano energia, perché non c'è bisogno di una batteria che le alimenti".
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