I data center dedicati all'intelligenza artificiale consumano elettricità a un ritmo che cresce di continuo, e trovare un modo sostenibile per farli funzionare è diventato una questione urgente. Una nuova rassegna scientifica propone una strada: costruire chip che imitano il modo in cui funziona il cervello umano.
Lo studio è firmato da ricercatori dell'Università di Ottawa, della Columbia University e della Hanyang University. Il primo autore è il dottor Kannan Udaya Mohanan, postdoc nel gruppo del professor Chang-Hyun Kim. Il lavoro, pubblicato su Advanced Functional Materials, esamina i cosiddetti neuroni "post-CMOS", cioè dispositivi basati su materiali emergenti che vanno oltre l'architettura dei chip tradizionali in silicio.
L'idea di fondo è rendere l'hardware simile al cervello, con circuiti neuromorfici che riproducono fisicamente il modo in cui i neuroni sommano i segnali e li trasformano in risposta. I ricercatori sostengono che questi dispositivi possano ridurre in modo sensibile l'energia necessaria rispetto ai processori convenzionali, perché non separano memoria e calcolo come fanno le architetture tradizionali, che spostano continuamente i dati avanti e indietro.
La rassegna non presenta un prodotto pronto, ma un quadro di candidati e di problemi aperti. Il passaggio da laboratorio a produzione su larga scala resta da dimostrare, così come la compatibilità con i processi di fabbricazione dei semiconduttori già in uso. Gli stessi autori indicano nei circuiti scalabili la condizione necessaria perché l'approccio diventi industriale.
Le possibili applicazioni vanno oltre i data center. Secondo la rassegna, la stessa famiglia di hardware potrebbe servire a dispositivi indossabili a basso consumo, a tecnologie per la salute personalizzate e a interfacce uomo-macchina più naturali.
Il tema si inserisce in una corsa più ampia. Negli ultimi mesi diversi progetti hanno cercato di abbassare il consumo dei sistemi AI, dai chip fotonici ai prototipi neuromorfici già testati su compiti specifici. Ciò che distingue questa rassegna è l'ambizione di trattare il cervello come modello per l'intera architettura dei chip, non per un singolo componente.
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