Ecco il Cervello Artificiale che imita la vista umana: adesso i Robot vedono come noi

Gli ingegneri della RMIT University hanno sviluppato un dispositivo neuromorfico capace di rilevare movimenti delle mani, memorizzare immagini visive ed elaborare informazioni senza bisogno di un computer esterno. Un’innovazione che potrebbe rivoluzionare il futuro dei veicoli autonomi e della robotica avanzata, rendendo l’elaborazione visiva più veloce ed efficiente.

Tecnologia basata su disolfuro di molibdeno (MoS₂)

Il cuore di questo dispositivo è il disolfuro di molibdeno (MoS₂), un materiale bidimensionale dalle proprietà uniche. Grazie ai suoi difetti atomici, il MoS₂ è in grado di catturare la luce e convertirla in segnali elettrici, in modo analogo ai neuroni del cervello umano.
Questa capacità lo rende ideale per sistemi di calcolo neuromorfici, dove la biocompatibilità, la flessibilità nella funzionalizzazione e la banda proibita regolabile permettono di integrare sensori, memoria ed elaborazione in un unico dispositivo.

Il risultato? Un sistema capace di replicare il comportamento dei neuroni umani senza l’uso di complessi algoritmi convenzionali, aprendo la strada a percezioni visive “cerebrali” direttamente integrate nei dispositivi autonomi.

Rilevamento dei bordi: efficienza visiva ispirata alla natura

Un aspetto rivoluzionario di questa tecnologia è la capacità di rilevamento dei bordi. Diversamente dai sistemi tradizionali che analizzano immagini fotogramma per fotogramma, il dispositivo di RMIT identifica i cambiamenti di movimento, riducendo drasticamente il carico computazionale ed energetico.

Questa tecnica è essenziale nei veicoli autonomi, poiché consente di estrarre i contorni degli oggetti più rilevanti da un ambiente visivo, migliorando la rapidità delle decisioni.
Sebbene algoritmi come Canny, Sobel e Laplace abbiano dominato finora il settore, l’approccio neuromorfico promette prestazioni superiori grazie all’imitazione dei processi biologici.

Neuroni Leaky Integrate-and-Fire: la chiave del comportamento naturale

Alla base di questo dispositivo c’è il modello di neurone Leaky Integrate-and-Fire (LIF). Questo tipo di neurone integra i segnali ricevuti nel tempo mentre disperde gradualmente il potenziale di membrana, imitando la fisiologia dei neuroni biologici.

Quando il potenziale supera una soglia, il neurone emette un impulso (spike), generando un output binario che si propaga agli altri neuroni. Il comportamento è descritto matematicamente da un circuito RC semplice, in cui resistenza e capacità determinano la dinamica temporale della risposta neuronale.

Grazie alla sua efficienza e semplicità, il modello LIF viene utilizzato in svariati campi emergenti, tra cui:

• Calcolo quantistico con neuroni LIF quantistici.
• Computazione fotonica ultraveloce.
• Sistemi TinyML per navigazione autonoma a basso consumo.

Un futuro più intelligente e autonomo

L’innovazione di RMIT rappresenta un passo fondamentale verso dispositivi in grado di percepire e reagire in maniera simile al cervello umano, senza l’ausilio di pesanti infrastrutture computazionali.
Con applicazioni che spaziano dalla robotica avanzata alla guida autonoma, la tecnologia neuromorfica basata su disolfuro di molibdeno promette di cambiare radicalmente il nostro rapporto con le macchine intelligenti.

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