EO_479

TECH INSIGHT NEWS TECHNOLOGIES 20 - ELETTRONICA OGGI 479 - GIUGNO/LUGLIO 2019 fino a 200 kHz. Il potenziostato a consumo ultra basso assorbe solo 6,5 uA in “biased mode”. Il canale di misura dell’AD5940 è dotato di un convertitore analogico-digitale (ADC) multicanale con architettura SAR a 16-bit, 800 kSPS e buffer d’ingresso, un filtro anti-aliasing (AAF) integrato e un amplificatore a guadagno programmabile (PGA). L’ADC ha un intervallo di tensione d’ingresso di ±1,35 V. Un mix d’ingresso anteposto all’ADC consente all’utente di selezionare il canale di misura. Questi canali includono diversi ingressi esterni in tensione e cor- rente nonché canali interni in tensione. Questi ultimi consentono la misura diagnostica on chip delle tensioni d’alimentazione, della temperatura del die e delle tensioni di riferimento. Le sezioni di misura dell’AD5940 si possono controllare con scritture dirette sui registri attraverso l’interfaccia seriale “Serial Peripheral Interface” (SPI) o, in alternativa, utilizzando un sequencer pre-programmabile, il qua- le fornisce il controllo autonomo del chip AFE. La memoria statica ad accesso casuale (SRAM) di 6 kB viene partizionata come FIFO (first in-first out) e command memory. I comandi per la misura sono memorizzati nella command memory, mentre i risultati delle misure sono collocati nella FIFO. Per indicare lo stato della FIFO sono disponibili diversi interrupt. Un sistema che si comporta come un cervello umano Francesco Ferrar i A nche se le attuali tecniche di elaborazione hanno raggiunto livelli molto alti e un normale smartphone ha sufficienti capacità di calcolo per effettuare il riconoscimento di volti oppure delle lingue, non siamo ancora arrivati però alla potenza offerta dal cervello umano. Uno dei motivi è legato alle differenze fra il sistema di elaborazione usato dai computer e quello, invece, utiliz- zato dal cervello. Nel primo caso, infatti, ci sono unità separate fra processore e memoria e i dati con i risultati dell’elaborazione devono spostarsi ripetutamente da una parte all’altra. Nel cervello umano, invece, l’elaborazione e la memorizzazione delle informazioni sono ope- razioni più raffinate e avvengono nello stesso luogo, cioè a livello di sinapsi o connessioni tra i neuroni. Un team internazionale di ricer- catori delle Università di Münster (Germania), Oxford ed Exeter (entrambe nel Regno Uni- to) ha lavorato sulla realizzazione di sistema in grado di emulare questo comportamento, cioè di “apprendere” le informazioni e usarle direttamente come base per calcolare e rico- noscere i modelli, proprio come accade in un cervello umano. Un ulteriore aspetto molto interessante di questa ricerca è che sono state utilizzate tec- nologie ottiche. Solitamente infatti si utilizza la componente ottica soltanto per il trasferimen- to dei dati, convertendo le informazione in se- gnali elettrici a seconda delle necessità. In questo caso, invece, l’elaborazione e la memorizzazione avvengono usando unicamente tecnologie ottiche e le proprietà dei materiali a cambiamento di fase. In particolare, è stata sfruttata la capacità di questi materiali di passare da una struttura cristallina a una amorfa e quindi di modifica- re le proprietà ottiche quando sono riscaldati, per esempio da un laser. Lavorando con la luce anziché con gli elettroni, si può sfruttare inoltre il notevole potenziale delle tecnologie ottiche, soprattutto in termini di presta- zioni. I ricercatori hanno sviluppato un componente con quattro neuroni artificiali e un totale di 60 sinapsi. La struttura del chip, composta da diversi strati, è basata sulla cosiddetta tecnologia chiamata wavelength division multiplex, un processo in cui la luce è trasmessa su canali diversi all’interno del nanocircuito ottico. I ricercatori hanno successivamente addestrato il sistema con due diversi algoritmi di apprendimento automatico al ricono- scimento di alcuni schemi visivi. Al termine dell’addestramento questa piccola rete neurale è stata in grado di riconoscere i modelli visivi formati da quattro lettere consecutive. Siamo ancora piuttosto lontani dalle capacita del cervello umano che, si stima, abbia un numero di sinapsi nell’ordine del milione di miliardi, ma questo picco- lo sistema fotonico integrato è un traguardo sperimentale molto importante e questo tipo di approccio potrebbe essere utilizzato in futuro in molti campi diversi, per esempio nelle diagnosi mediche. I microchip ottici su cui stanno lavorando i ricercatori funzionano inmodo analogo al cervello umano