Dalle neuroscienze nuovi spunti per l’intelligenza artificiale

Nel sistema nervoso esistono molte più connessioni tra i neuroni, le cellule di base del nostro sistema nervoso, rispetto a quanto già noto fino ad oggi.

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Nel sistema nervoso esistono molte più connessioni tra i neuroni, le cellule di base del nostro sistema nervoso, rispetto a quanto già noto fino ad oggi.

A svelarlo è uno studio condotto dal team di ricerca del dipartimento Synaptic Plasticity of Inhibitory Networks di IIT– Istituto Italiano di Tecnologia guidato dal genovese Andrea Barberis e da poco pubblicato sulla rivista internazionale Neuron.

“Questo sistema efficiente può essere d’ispirazione – sottolinea IIT – per la realizzazione di nuove forme di intelligenza artificiale e fornire elementi essenziali per la comprensione dei meccanismi alla base di alcune patologie come autismo e epilessia.

In particolare, il team – spiega l’IIT – ha dimostrato che nel sistema nervoso il flusso di informazioni non scorre solamente da una sinapsi – ponti che connettono tra loro i neuroni – a quella successiva, ma anche in parallelo tra sinapsi adiacenti, tessendo così una rete estremamente fitta di connessioni che ottimizza il processo di trasmissione delle informazioni favorendo la memorizzazione.

Possiamo immaginare il nostro sistema nervoso come una squadra di calcio in cui i giocatori, cioè le sinapsi, si passano la palla, non solo in direzione della porta ma anche tra giocatori della stessa linea“, spiega Andrea Barberis.

Nella nostra metafora, la palla è rappresentata dai recettori, strutture che vengono attivate dai neurotrasmettitori, sostanze che veicolano informazioni tra i neuroni. In parole povere la memoria è un gioco di squadra” conclude Barberis.

Il sistema nervoso dei viventi – racconta Tiziana Ravasenga prima co-autrice della pubblicazione – riesce a svolgere la propria attività di base con un basso dispendio energetico, contrariamente all’elevato consumo di energia richiesto dalle macchine che elaborano algoritmi di Intelligenza Artificiale“.

L’intelligenza di un robot, ad esempio, funziona grazie a un miliardo di transistor, mentre quella umana può contare su centomila miliardi di sinapsi, consumando circa un quinto della potenza elettrica e sviluppando il doppio delle operazioni al secondo.

Un sistema estremamente efficiente come quello studiato nel lavoro pubblicato sulla rivista Neuron, – conclude IIT – se replicato nello studio dell’I.A. potrebbe ovviare al problema del forte dispendio energetico richiesto dai robot per svolgere attività di base.

I risultati ottenuti dai ricercatori IIT, inoltre, gettano le basi per studi futuri mirati alla lotta contro malattie neuropsichiatriche di cui ancora si conosce poco come autismo ed epilessia, legate a disfunzioni proprio delle sinapsi regolate dai neurotrasmettitori studiati dal team di ricerca.

Fonte: ASKANews

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