NEUROMORPHIC COMPUTATION (IT.5.1)

TATEO's INTERDISCIPLINARY LIFELONG LEARNING

ENCYCLOPEDIA

COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY

Bio-inspired computer science: the Neuromorphing Computing 

{Informatica bio-ispirata: il Calcolo Neuromorfico}

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Summary. Between the human brain and the computing units built on silicon there are similarities that can be exploited to create the new neuromorphic computers capable of exceeding the performance of the current best multi-core processors by a few orders of magnitude.

{Fra il cervello umano e le unità di calcolo realizzate sul silicio ci sono somiglianze che possono essere sfruttate per realizzare i nuovi computer neuromorfici in grado di superare di alcuni ordini di grandezza le performance degli attuali migliori processori multi-core.}

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1. Computer contro cervello

Per quanto potenti siano oggi diventati i computer non v’è dubbio che sono ancora lontani dall’avvicinarsi alle prestazioni del cervello umano. Il punto dolente degli attuali core di elaborazione è che richiedono ogni volta sovrabbondanti risorse di supporto e una gran quantità di calcoli prima di arrivare ai risultati definitivi. Il cervello umano, invece, riesce a fornire qualsiasi risposta immediatamente, con un’agilità di elaborazione ineguagliabile, consumando poca energia, praticamente la stessa di una piccola lampadina, ed occupando un piccolo volume di spazio.
Il computer così come lo conosciamo oggi è semplicemente una macchina capace di eseguire algoritmi anche molto complessi ad elevatissima velocità ma non è una macchina intelligente: è semplicemente un esecutore sequenziale di istruzioni elementari. Il cervello umano non esegue calcoli, ma semplicemente impara tramite l’esperienza, che memorizza in modo distribuito e che all’occorrenza ricorda. Il ricordo a fronte di una esperienza pregressa rappresenta il metodo di calcolo del cervello.

2. Informatica sostenibile

La parola chiave per lo sviluppo della nostra società è “sostenibilità”. C’è un bisogno di energia, mobilità, connessione e comunicazione che aumenta ogni giorno e si scontra con la scarsa sostenibilità economica ed ambientale delle tecnologie a nostra disposizione. Occorre prendere atto che l’elettronica convenzionale, quella al silicio per intenderci, non è più adatta perché insostenibile dal punto di vista energetico, economico ed ambientale. Ci troviamo ad un bivio epocale in cui si rende necessaria una svolta tecnologica. E’ sufficiente osservare quanto avvenuto nel campo dell’automazione industriale con l’avvento dell’approccio dell’Internet of Things (IOT), secondo il quale ogni oggetto dovrebbe essere dotato di sensori, memoria e capacità di calcolo, per individuare la direzione verso cui orientarsi.

3. Multicolore multitasking

Inizialmente ci si era illusi che lo sviluppo del calcolo parallelo, ed in particolare dei multi-core multi-task, avrebbe potuto avvicinare le prestazioni dei calcolatori a quelli del cervello umano. La tecnologia basata sul paradigma del calcolo parallelo ha compiuto recentemente grandi passi in avanti dando vita ad una nuova generazione di computers molto potenti. Tuttavia il loro comportamento è sopratutto la loro efficacia è ancora ben lontana dal somigliare a quella del cervello umano.

4. Calcolo neuromorfico

Il riconoscimento dei limiti dell’approccio parallelo ha spinto i migliori laboratori a proseguire negli studi e sviluppare un approccio all’elaborazione dell’informazione ispirato al modello funzionale del cervello umano (neuroni, sinapsi, spikes, apprendimento, tolleranza ai guasti, ecc.), molto più rapido e soprattutto più efficiente dal punto di vista energetico rispetto ad un super-calcolatore. A questo approccio è stato dato il nome di calcolo neuromorfico proprio perché cerca di assomigliare a quello neuronale. In contrapposizione al  computer convenzionale, nel quale memoria e calcolo sono separati in unità diverse (macchina di Von Neumann), i sistemi calcolo neuromorfici si fondano su reti neurali di dispositivi che svolgono le funzioni di neuroni e sinapsi nel nostro cervello.

5. Elettronica molecolare

Le nanotecnologie applicate all'elettronica, grazie alle elevate densità di integrazione, consentono di implementare una quantità di processori neurali elementari (i neuroni e le relative interconnessioni) abbastanza elevata per ottenere funzionalità e capacità di elaborazione abbastanza vicine a quelle del cervello umano e abbastanza piccole da essere integrate nei dispositivi elettronici.

6. SyNapse

IBM ha in corso un programma di ricerca denominato SyNapse (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics) finalizzato alla realizzazione di un computer cognitivo che intende riprodurre la struttura e l'architettura del cervello (il modo con cui i neuroni ricevono gli input sensoriali, si interconnettono tra loro, si adattano alle connessioni e attuano verso l'esterno il risultato).

7. Chip TrueNorth

Un esempio di realizzazione di calcolo neuromorfico è rappresentato dal chip neuromorfico TrueNorth. Esso contiene un milione di neuroni e 256 milioni di connessioni sinaptiche. Queste ultime si rafforzano ogni volta che sono utilizzate creando dei percorsi preferenziali che consentono al computer di apprendere, così come avviene nel cervello umano.

8. Riferimenti utili

In seguito elenco alcuni riferimenti a siti web oppure libri, riviste, filmati o persone che ho raccolto durante la redazione di questa pagina del mio diario e che potresti utilizzare per approfondire gli argomenti che ho trattato al suo interno:

• 1 Il paradigma del calcolo neuromorfico, Lucio Pellizzari, Elettronica Oggi n. 445 maggio 2015, pag. 22-23
• 2 Neurogrid: il circuito elettronico che replica il cervello umano, Emilio Andreozzi, Ingegneria Biomedica
• 3 Neuromorphic Engineering Group, Google+ 
• 4 Institute of Neuromorphic Engineering
• 5 Open-access Journal
• 6 Workshop telluride 2012
• 7 Workshop Capocaccia
• 8 Neuromorphic Engineering, Wikipedia
• 9 Dal computer tradizionale al computer neurale, Elettronica News
• 10 Microchip Mimics Human Synapse!

9. Stay up to date

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10. Let's keep in touch

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11. Something about me, the founder and author of Tateo~Blog Project

{Qualcosa su di me, il fondatore e sull'autore del progetto Tateo~Blog}

First of all, thank you for visiting one of the pages of my blog. My name is Giovanni Battista Tateo (shortly Bat) and I am the founder and author of a project of Interdisciplinary Lifelong Learning of which the Tateo~Blog (:::) blog is the means of sharing. I was initially an Information Technology expert, and later I became an electronic engineer, specializing in industrial Automation. I'm passionate about Artificial intelligence, Virtual Reality, Simulation, and I'm an expert in Artificial Vision applied to industrial Automation. Currently, and starting four years ago, I am employed as a Proposal Engineer at Mer Mec S.p.A. (:::) company. Previously, starting in 2004, I was employed, always at the same company, as a Designer of Artificial Vision Systems and Image Processing Algorithms, applied in particular to Railway Diagnostics. I am a supporter and promoter of Lifelong Learning, Social Networking and Knowledge Sharing by means of the web. If you want more details about me, visit the About Me (:::) page.

{ Innanzitutto ti ringrazio per aver visitato una delle pagine del mio blog. Mi chiamo Giovanni Battista Tateo (brevemente Bat) e sono il fondatore e l'autore di un progetto Lifelong Learning Interdisciplinare di cui il blog Tateo~Blog (:::) ne è il mezzo di condivisione. Sono stato in principio un esperto di Informatica, e in seguito sono diventato un Ingegnere Elettronico, specializzato in Automazione Industriale. Sono un appassionato di Intelligenza Artificiale, Realtà Virtuale, Simulazione, e sono un esperto di Visione Artificiale applicata all'Automazione Industriale. Attualmente, ed a partire dall'anno 2016, sono impiegato come Proposal Engineer presso la società Mer Mec S.p.A. (:::). Precedentemente, a partire dal 2004, sono stato impiegato, sempre presso la stessa società, come Progettista di Sistemi di Visione Artificiale e di Algoritmi di Elaborazione delle Immagini, applicati in particolare alla Diagnostica Ferroviaria. Sono un sostenitore e promotore dell'apprendimento permanente, dei social network e della condivisione delle conoscenze tramite il web. Se vuoi ulteriori dettagli su di me, visita la pagine About Me (:::). }

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Eng. Tateo Giovanni Battista

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Tateo~Blog © May 22, 2021