Nonostante il fatto che il termine "rete neurale" possa essere applicato sia alla struttura anatomica che a un sistema informatico, queste reti neurali presentano ancora più differenze che somiglianze. Ciò è dovuto principalmente alla struttura estremamente complessa dei plessi neurali del cervello. Ma ciò potrebbe cambiare grazie allo sviluppo degli scienziati dell'Istituto nazionale statunitense di standard e tecnologia. La loro invenzione potrebbe diventare una nuova fase nello sviluppo della tecnologia delle reti neurali.
Il fatto è che il cervello umano è costituito da centinaia di milioni di neuroni, ognuno dei quali è collegato a decine di migliaia di altri neuroni. Questa struttura complessa in una forma piuttosto semplificata viene presa come base per la costruzione di reti neurali artificiali, con l'unica differenza che l'elettronica esistente oggi non può far fronte a instradamenti così complessi e il numero di connessioni tra gli elementi della rete neurale deve essere ridotto di decine e centinaia di volte, il che influisce sulle prestazioni … Certo, ora ci sono progetti volti a emulare il cervello, ma corrono anche nel limite della potenza delle tecnologie esistenti.
Schema della struttura del chip. La struttura tridimensionale fornisce l'instradamento sofisticato e la velocità del segnale necessari per simulare la struttura del cervello.
Il team di sviluppo dell'Istituto nazionale statunitense di standard e tecnologia offre un approccio leggermente diverso. Gli scienziati vogliono usare la luce invece dell'elettricità come mezzo per trasmettere un segnale. Per questo, è stato sviluppato un chip speciale che distribuisce i segnali ottici lungo una griglia in miniatura in diverse direzioni. Grazie all'utilizzo di un nuovo tipo di segnale, è stato possibile superare il problema di collegare gli elementi della rete neurale impilando verticalmente due strati di strutture fotoniche. Limitano la luce alle linee per guidare i segnali ottici nello stesso modo in cui i fili trasmettono un impulso elettrico. Questo approccio consente di creare schemi di routing complessi necessari per simulare le strutture neurali del cervello, oltre ad aumentare sia la velocità di trasmissione del segnale che il numero di connessioni tra gli elementi di rete. Oltretutto,il sistema è molto scalabile e facile da espandere in futuro. E se le reti neurali "ordinarie" stanno facendo progressi nell'autoapprendimento e nel riconoscimento di schemi, è difficile immaginare di cosa sarà capace una struttura che imita il lavoro del cervello.
Vladimir Kuznetsov
