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- ELETTRONICA OGGI 445 - MAGGIO 2015
TECH INSIGHT
CALCOLO NEUROMORFICO
P
er quanto potenti siano oggi diventati i computer non v’è
dubbio che sono ancora lontani dall’avvicinarsi alle pre-
stazioni del cervello umano, notoriamente considerato dagli
scienziati un sistema di elaborazione prodigioso che ispira
da sempre teorici e ingegneri alla ricerca della tecnologia più
confacente ad assomigliarli, per far di conseguenza progre-
dire le applicazioni informatiche in generale. Il punto dolente
degli attuali core di elaborazione, per farla breve, è che ri-
chiedono ogni volta sovrabbondanti risorse di supporto e una
gran quantità di calcoli prima di arrivare ai risultati definitivi,
mentre il cervello riesce a fornire qualsiasi risposta immedia-
tamente, magari parziale e talvolta seguita da un certo tempo
dedicato all’ottimizzazione dei particolari, ma comunque con
un’agilità di elaborazione ineguagliabile per gli attuali compu-
ter e anche per quelli che chiamano supercomputer.
Per qualche anno si è pensato che lo sviluppo del calcolo
parallelo e in particolare dei multicore multitask avrebbe
potuto ridurre questo gap e, in effetti, ha prodotto degli
indubbi passi avanti nelle prestazioni dei processori
anestetizzando l’infinito proseguire della pazza corsa ad
abbassare la geometria di riga inaspritasi sotto la decina di
nanometri dove implica problematiche quantistiche difficili
da risolvere. Senza dubbio i multicore in parallelo hanno
brillantemente risolto questa impasse dando vita a nuove e
più potenti generazioni di computer, ma ancora oggi sono
ben lontani dall’avvicinarsi al cervello umano, che ha una
struttura molto più complicata e per tanti aspetti ancora
del tutto inesplicata. Questa motivazione ha spinto i migliori
laboratori a proseguire negli studi e sviluppare quello che
chiamano calcolo neuromorfico proprio perché cerca di
assomigliare a quello neuronale.
Anche il cervello è un computer
Il cervello è una rete di neuroni che si collegano fra loro
attraverso le sinapsi dove si scambiano segnali elettrochimici
che si possono immaginare simili ai Byte. Il passaggio delle
informazioni nelle sinapsi è selettivo e avviene dagli assoni ai
dendridi, e precisamente dall’unico output (assone) di ogni
neurone, a uno dei tanti input (dendridi) del successivo, solo
quando il contenuto del neurone che trasmette supera un
particolare valore di soglia che ne esprime in un certo modo
la sua operatività logica binaria, perché sopra soglia si attiva il
trasferimento mentre sotto soglia non si attiva. Inoltre, ci sono
due tipi di sinapsi che si chiamano eccitatorie e inibitorie e
assomigliano molto agli AND e NOT logici perché le prime
portano il neurone allo stato attivo mentre le seconde al
contrario lo disattivano e quindi in pratica possono scriverci
sopra un 1 o uno 0. Si intuisce che i concetti fondamentali
delle reti booleane ci sono tutti e quindi anche le premesse
per copiarne la struttura, se non fosse che i neuroni non sono
elementi di calcolo isolati che funzionano sequenzialmente
da soli, ma piuttosto elementi di una rete costituita da un
centinaio di miliardi di neuroni e da circa duecentomila
miliardi di connessioni sinaptiche.
Di conseguenza, ogni neurone riceve centinaia di input dai
dendridi e poi elabora un output che viene propagato dalle
successive sinapsi, delineando ogni volta insieme ai neuroni
precedenti e a quelli successivi uno o più percorsi sinaptici
che costituiscono i pensieri, ossia i risultati dell’elaborazione
a seguito di un insieme di segnali entrati attraverso gli
organi sensoriali. Si possono formare milioni di percorsi
Il paradigma
del calcolo neuromorfico
Lucio Pellizzari
Fra il cervello umano e le unità di calcolo sul silicio
ci sono somiglianze che possono essere sfruttate
per realizzare i nuovi computer neuromorfici
con prestazioni che superano di alcuni ordini di
grandezza gli attuali migliori multicore
Fig. 1 – Il chip neuromorfico TrueNorth ha un milione di neuroni e 256
milioni di connessioni sinaptiche che si rafforzano se usate più spesso
consentendo al computer di apprendere