Una ricerca coordinata dal CNR ha realizzato sinapsi artificiali capaci di conservare e perdere gradualmente una traccia di memoria. La chiave è nella chimica dei materiali: ecco come funziona e quali applicazioni potrebbero nascere
LA NOTIZIA IN BREVE – La ricerca sui computer ispirati al cervello compie un passo avanti grazie a una nuova tecnologia sviluppata da un gruppo internazionale coordinato dal CNR-Nanotec. Nei laboratori della Northwestern University sono stati realizzati e testati dispositivi elettronici che riproducono alcune proprietà delle sinapsi biologiche, compresa la capacità di mantenere temporaneamente una traccia degli stimoli ricevuti. Il risultato si deve a una particolare combinazione di polimeri, la cui composizione chimica permette di regolare i tempi di conservazione e decadimento della memoria.
I prototipi rispondono anche alla dopamina, aprendo prospettive per sensori biologici e interfacce con i sistemi nervosi. I dati sperimentali sono già stati impiegati per simulare processori neuromorfici, progettati per elaborare informazioni con maggiore efficienza energetica. Restano da verificare consumi, affidabilità e possibilità di produzione su larga scala. La sfida successiva sarà trasformare queste sinapsi artificiali in componenti di sistemi di calcolo completi.
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L’APPROFONDIMENTO – Dimenticare può essere utile quanto ricordare. Il cervello modifica continuamente le connessioni tra i neuroni: alcune si rafforzano con l’esperienza, altre si indeboliscono. Su questo principio si basa una ricerca internazionale coordinata da Pierluigi Cossari del CNR-Nanotec di Roma, che ha realizzato sinapsi artificiali capaci di conservare e perdere gradualmente la traccia degli stimoli. I dispositivi, fabbricati alla Northwestern University (Stati Uniti), sono stati sottoposti a test sperimentali. Lo studio, pubblicato su Communications Materials, mostra come sia possibile regolare la durata della memoria intervenendo sulla chimica dei materiali. I risultati sono stati utilizzati anche per simulare il funzionamento di processori neuromorfici più complessi, che rappresentano il prossimo obiettivo della ricerca.
Come si costruisce una sinapsi artificiale
Nel sistema nervoso le sinapsi trasmettono segnali tra neuroni. La loro efficacia cambia con l’attività, contribuendo ai processi di apprendimento. Per riprodurre una parte di questo comportamento, i ricercatori hanno sviluppato componenti elettronici la cui conducibilità varia dopo una stimolazione, conservandone per un certo tempo gli effetti.
Il materiale utilizzato combina PEDOT e Nafion, con ioni litio. Questi polimeri permettono il trasporto di cariche elettroniche e ioniche. Nei circuiti tradizionali prevalgono gli elettroni; i processi biologici coinvolgono anche il movimento degli ioni, essenziale per la trasmissione dei segnali nervosi.
Agendo sulla composizione e sulla struttura microscopica del materiale, il gruppo ha modificato la velocità con cui la risposta elettrica torna verso le condizioni iniziali. Sono state ottenute otto configurazioni, ciascuna caratterizzata da differenti tempi di decadimento della memoria. La regolazione avviene attraverso le proprietà chimiche del componente, definite durante la sua preparazione. L’eventuale possibilità di modificarle liberamente durante il funzionamento richiederebbe ulteriori sviluppi.
Cosa significa «dimenticare»
Immaginiamo un sensore che controlla le vibrazioni di una macchina industriale. Per riconoscere un cambiamento improvviso può essere utile confrontare i segnali appena arrivati con quelli ricevuti pochi istanti prima. Con il passare del tempo, alcune informazioni perdono utilità e possono lasciare spazio a quelle più recenti. Una memoria temporanea potrebbe contribuire a questo processo direttamente nel circuito.
Nella sinapsi artificiale l’oblio consiste nel decadimento graduale della risposta elettrica. La durata della traccia dipende dalle proprietà fisiche del materiale e dalle condizioni operative. Il riconoscimento delle informazioni importanti richiederebbe ulteriori componenti e un sistema capace di interpretare i segnali.
Una rete dotata di sinapsi con tempi di memoria differenti potrebbe utilizzare alcune connessioni per elaborare eventi rapidi e altre per seguire fenomeni più persistenti, riducendo il ricorso a una memoria digitale separata. È una delle possibilità più interessanti per i futuri sistemi di calcolo ispirati al cervello.
Perché entra in gioco la dopamina
I prototipi hanno mostrato una risposta alla dopamina, un neurotrasmettitore coinvolto nel movimento, nella motivazione e nell’apprendimento. La presenza della sostanza influenza il comportamento elettrico del dispositivo, aprendo prospettive nel campo della bioelettronica, dove si studiano materiali e circuiti capaci di interagire con i segnali biologici.
Per arrivare a eventuali applicazioni nel corpo umano serviranno verifiche sulla selettività della risposta alla dopamina, sulla stabilità dei materiali e sulla loro compatibilità con i tessuti. La ricerca, per il momento, riguarda dispositivi sperimentali e la loro reazione a stimoli chimici. L’interazione diretta con il cervello umano richiederebbe un percorso di sviluppo e sperimentazione ben più articolato.
Dalle sinapsi al calcolo: la promessa dei consumi ridotti
Uno dei limiti dei computer convenzionali è il continuo trasferimento di informazioni tra memoria e processore, che richiede energia. L’approccio neuromorfico punta ad avvicinare queste due funzioni, prendendo spunto da alcuni principi del sistema nervoso, dove le connessioni tra neuroni partecipano sia all’elaborazione sia alla conservazione delle informazioni.
I risultati sperimentali sono stati utilizzati per simulare crossbar arrays, matrici di componenti capaci di eseguire operazioni in parallelo. Si tratta di architetture particolarmente interessanti per l’intelligenza artificiale, soprattutto quando occorre elaborare grandi quantità di dati provenienti da sensori, immagini o altri sistemi di acquisizione.
La prospettiva è quella di processori specializzati, più efficienti e con consumi energetici ridotti. Per stabilire quanto questo vantaggio possa essere significativo occorrerà però passare dalle simulazioni a sistemi fisici completi. Anche i circuiti necessari per gestire e leggere i segnali consumano energia, e il loro contributo incide sulle prestazioni complessive.
Le sinapsi artificiali hanno quindi superato la fase della sola progettazione teorica. La realizzazione di un processore completo basato su questa tecnologia resta invece un traguardo da raggiungere.
Applicazioni possibili e ostacoli da superare
Tra gli sviluppi più promettenti figurano sensori ambientali, dispositivi indossabili e sistemi robotici capaci di elaborare segnali che cambiano nel tempo. Una memoria destinata ad attenuarsi in modo prevedibile potrebbe aiutare a riconoscere sequenze e variazioni, limitando la quantità di informazioni da conservare. In prospettiva, la sensibilità ai segnali chimici potrebbe trovare impiego anche nella realizzazione di biosensori e interfacce con i tessuti nervosi.
Link e fonti
Studi scientifici, comunicazioni del CNR e approfondimenti tecnici per verificare la realizzazione delle sinapsi artificiali, comprenderne il funzionamento e distinguere i risultati sperimentali dalle possibili applicazioni future.
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Studio scientifico originale
Tuning ionic and electronic conduction of PEDOT:PSS:Nafion complexes towards artificial synapses with tailored memory retention
È lo studio originale alla base della notizia, firmato da Davide Altamura, Marco Pugliese, Giovanni Maria Matrone e altri ricercatori, tra cui Pierluigi Cossari. Documenta le proprietà dei materiali PEDOT:PSS:Nafion-Li+, le sinapsi artificiali sensibili alla dopamina e la regolazione della memoria. Presenta inoltre il loro possibile utilizzo in un preprocessore neuromorfico studiato attraverso simulazioni. La ricerca è di natura sperimentale.
Consulta lo studio scientifico -
Comunicato ufficiale
Sinapsi artificiali: dal CNR il chip che imita il cervello, anche nell’oblio
Comunicazione originale del CNR-Nanotec, con le dichiarazioni del coordinatore scientifico Pierluigi Cossari. Conferma che i dispositivi sono stati sviluppati presso la Northwestern University e illustra le otto configurazioni ottenute modificando la chimica dei polimeri. Chiarisce inoltre che le prestazioni dei futuri sistemi di calcolo sono state esplorate mediante simulazioni.
Leggi il comunicato CNR -
Revisione scientifica
Neuromorphic computing at scale
Ampia revisione scientifica dedicata ai computer ispirati al sistema nervoso, firmata da un gruppo internazionale di ricercatori. Analizza le architetture neuromorfiche, le applicazioni possibili e gli ostacoli alla realizzazione di sistemi su larga scala. Aiuta a comprendere perché le sinapsi artificiali siano considerate promettenti per l’intelligenza artificiale e quali problemi restino da risolvere. Non riguarda specificamente il prototipo CNR del 2026.
Consulta la revisione scientifica -
Revisione tecnica
From commercial to emerging memory: Device and circuit perspectives for neuromorphic computing
Revisione delle tecnologie di memoria utilizzabili nei processori neuromorfici, realizzata da ricercatori della Seoul National University. Esamina l’affidabilità dei componenti, le possibilità di integrazione industriale e il ruolo dei circuiti ausiliari, compresi i convertitori analogico-digitali. È utile per capire perché il consumo di una singola sinapsi non permette di stabilire automaticamente l’efficienza energetica di un processore completo.
Consulta la revisione tecnica -
Comunicato istituzionale
Sinapsi artificiali per la comunicazione neuronale
Documento ufficiale relativo a una precedente ricerca del CNR sulle sinapsi elettroniche. Descrive esperimenti con memristori organici utilizzati per collegare funzionalmente neuroni corticali in preparati biologici sperimentali. Offre un precedente concreto nel campo delle interfacce tra elettronica e sistema nervoso. Si tratta di una ricerca distinta da quella coordinata da Cossari nel 2026.
Consulta il documento CNR
Note per i lettori
L’immagine usata per questo articolo è stata creata grazie all’utilizzo di un sistema di Intelligenza Artificiale
