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23 - ELETTRONICA OGGI 445 - MAGGIO 2015
TECH INSIGHT
CALCOLO NEUROMORFICO
sinaptici e quelli che vengono usati molte volte si rafforzano
e permangono come memoria, mentre quelli poco usati
si indeboliscono e possono perfino scomparire. Ancora
oggi non è adeguatamente compreso come sia possibile
che tutti i neuroni possano essere sempre in relazione
con tutti gli altri nonostante l’esorbitante numero delle
connessioni, ma è ormai chiaro che sono proprio queste
sinapsi a costituire la memoria del cervello. Si sa anche che
ci sono gruppi di neuroni abitualmente dedicati ad alcune
funzioni come guardare, parlare o udire, ma si sa anche che
indipendentemente dalla loro funzione abituale tutti i neuroni
sono capaci di riconfigurarsi anche se sono dedicati a taluni
percorsi funzionali per adattarsi a far parte di altri percorsi,
modificando le proprie connessioni.
Questa forma di attenzione selettiva è ciò che differenzia
il cervello umano dai sistemi elettronici che vengono
programmati a funzionare seguendo algoritmi ben precisi,
introdotti dal programmatore dall’esterno, perché fra i
neuroni gli algoritmi sono creati di volta in volta all’interno
con il cambiamento dei percorsi sinaptici. Ciò significa che il
cervello stesso è capace di autoriprogrammarsi e perciò può
essere per quest’aspetto assimilato agli attuali FPAA, Field
Programmable Analog Array. Purtroppo i numerosi tentativi
di implementare questo approccio sul silicio hanno dimostrato
che occorrerebbero quantità esorbitanti di risorse di calcolo
per poter simulare un’attività neuronale
migliaia di volte inferiore rispetto a quella
del cervello. Per esempio, si è capito che nei
ragionamenti più impegnativi il cervello esegue
circa 1016 operazioni sinaptiche al secondo
che, valutando l’afflusso di sangue richiesto,
consumerebbero all’incirca una ventina di
Watt e perciò se ne deduce un’efficienza di
circa 514 operazioni sinaptiche per Watt ossia
quattro o cinque ordini di grandezza meglio
degli attuali più potenti DSP.
Neuroni elettronici
Tutti i tentativi di replicare il cervello
consistono in pratica nel realizzare reti di
neuroni utilizzando da tre a sei transistor
mosfet per ogni neurone, con la differenza rispetto a quelli
dei comuni circuiti logici di funzionare con voltaggi più bassi,
in modo da poter accettare più ingressi e eventualmente
anche più uscite, in modo tale da essere circondabili con
collegamenti ridondanti che possano rappresentare le
connessioni sinaptiche. A studiare la faccenda lavorano
da un po’ di anni i ricercatori del centro di
Almaden, in California, nell’ambito del progetto Synapse,
finanziato dalla Defense Advanced Research Projects
Agency del Pentagono ). Il primo importante risultato
di questo lavoro è confluito nella dimostrazione intorno
al 2011 di un prototipo che implementava sul silicio 256
transistor nella veste di neuroni, con attorno a essi ben
262mila connessioni sinaptiche. Le prestazioni sono state
primitive ma incoraggianti, perché questa innovativa unità
di calcolo riusciva a riconoscere i caratteri alfanumerici in
lettura oppure a far seguire un percorso guidato a un veicolo
e nulla di più, con il vantaggio di utilizzare risorse hardware
e software decine di volte inferiori rispetto agli attuali sistemi
a microcontrollore configurati per gli stessi compiti.
L’agenzia Darpa sta finanziando per lo stesso motivo anche
gli celebri per aver battezzato il
primo laser funzionante nel 1960 e ora gestiti in comproprietà
da General Motors e Boeing. Qui si studia come fare in modo
che i neuroni riescano a modificare le connessioni sinaptiche
quando cambiano le informazioni ai loro ingressi, ovvero
come sviluppare la facoltà dell’apprendimento nelle unità
di calcolo neuronali. In questo modo è stato realizzato un
prototipo con 576 neuroni capaci di favorire gli ingressi dai
quali ricevono segnali più frequentemente e sfavorire quelli
meno usati, in modo tale da ottenere dei percorsi sinaptici
privilegiati rispetto ad altri. Questo approccio consente al
chip di imparare e negli esperimenti al comando di semplici
videogiochi ha effettivamente dimostrato di saper vincere
anche senza aver ricevuto le istruzioni di gioco.
Un prototipo che è anche una svolta
Il successo delle ricerche nell’ambito del programma Synapse
(Systems of Neuromorphics Adaptive Plastic Scalable
Electronics) ha invogliato a collaborare i ricercatori dei
due laboratori protagonisti degli IBM Research e degli HRL
fino a portare alla realizzazione di un nuovo
prototipo che sembra avere tutte le carte in
regola per costituire un significativo passo
avanti della tecnologia in questo campo.
Il chip TrueNorth possiede, infatti, circa
un milione di neuroni realizzati nella forma
di 4x4 core neuronali con un totale di 5,4
milioni di transistor in geometria di riga da
28 nm e ospita ben 256 milioni di sinapsi
elettroniche che riescono ad auto organizzarsi
in 4096 core neurosinaptici suddivisi in
64x64 percorsi funzionali predisposti per
altrettante funzioni di elaborazione neuronale.
Il tutto con un consumo medio di appena
70 mW che rende l’idea delle potenzialità
di questo innovativo chip di calcolo. L’équipe di ricerca
capitanata dall’esperto D. Modha presenta il TrueNorth
con un esemplificativo paragone che ci ricorda come le
prestazioni del cervello umano sono così eccezionali grazie
all’equilibrato amalgama fra le funzioni svolte dai due emisferi
destro e sinistro, che sono prevalentemente dedicati a
mansioni loro tipiche, anche se in realtà collaborano insieme
incrociando le proprie caratteristiche. Sono state pubblicate
interpretazioni un po’ fantasiose a questo proposito ma
Modha spiega che l’approccio olistico del TrueNorth consiste
proprio nell’essere realizzato con transistor di silicio ma con
un’architettura molto diversa dai precetti di Von Neumann,
perché fortemente ispirata a quella della rete neuronale del
cervello. In ogni caso il TrueNorth riesce a eseguire 400
miliardi di operazioni sinaptiche al secondo e ciò costituisce
senza dubbio un record che potrà invogliare i ricercatori
a cimentarsi in un ulteriore avvicinamento alla corsa a
replicare le caratteristiche del nostro cervello. n
Le prestazioni del
cervello umano sono
eccezionali grazie
all’equilibrato
amalgama fra
le funzioni svolte
dai due emisferi