La Intel è da sempre tra le avanguardie del settore computazionale. Oltre al lavoro sulle nuove tecnologie a 10 nanometri [VIDEO] (e anche meno) per le CPU dedicate al consumo e ai processori quantistici per il calcolo scientifico, la casa statunitense è adesso al lavoro su una nuova tipologia di processori dedicata puramente alle reti neurali. Si tratta di processori neuromorfici che imitano in tutto e per tutto il funzionamento del cervello, con tanto di neuroni e sinapsi in silicio.

La tecnologia presentata (nome in codice Loihi) è al momento limitata a "soli" 130.000 neuroni artificiali collegati con circa 130 milioni di sinapsi ed è per ora destinata al campo della ricerca.

La Intel non è certo la prima a sperimentare questa tecnologia: la IBM con il suo TrueNorth ha realizzato un chip con 4096 core da 256 neuroni ciascuno (e 256 sinapsi per ciascun neurone) e la Qualcomm ha proposto qualcosa di simile con il processore Zeroth. Ma la Intel punta a realizzare entro il 2019 un processore neuromorfico da 100 miliardi di sinapsi (all'incirca quelle del cervello di un topo) e di iniziare una lunga e complessa scalata verso la modellazione di cervelli sempre più complessi. A titolo di comparazione, il cervello di un gatto ha ben 6.1 trilioni di sinapsi e le più recenti ricerche stimano il cervello umano 33 volte più complesso.

Un processore per le IA

Una rete neurale non è altro che un'architettura software che imita grosso modo il funzionamento di una serie di neuroni connessi tra di loro.

La particolarità di questo tipo di architettura è la possibilità di modellarsi in maniera "autonoma" per risolvere i problemi più disparati. Dal riconoscimento dei volti in un'immagine alla previsione delle preferenze di acquisto di un utente su un sito di e-commerce, all'imitazione della voce umana [VIDEO]. Ciò che serve ad una rete neurale per apprendere in maniera ottimale è una serie di dati da analizzare e su cui modellarsi. Una mole immensa di dati e molto tempo e potenza di calcolo. Lo scopo essenziale dell'architettura neurale per un processore è quello di accelerare le operazioni di apprendimento utilizzando la struttura neurone-sinapsi già a bassissimo livello (hardware), garantendo un'efficienza in termini di velocità e consumo energetico 1000 volte migliore rispetto all'utilizzo di una CPU canonica. Nel caso dei processori neuromorfici la rete neurale non è semplicemente simulata a livello software, ma la struttura stessa del processore ne prende le fattezze. Ogni singola sinapsi artificiale viene modificata durante l'apprendimento e l'intera architettura si modifica per modellare in maniera ottimale la funzione richiesta.

Ogni core del processore è sottoposto a un processo di apprendimento separato e quindi implementa una funzione diversa. Ciascuno di essi comunque è completamente connesso con gli altri core per garantire una completa comunicazione tra le funzioni del processore. Le possibilità che una tecnologia simile offre sono incredibili, la fase di learning di una rete neurale che oggi richiede un numero enorme di computer che lavorano in parallelo, domani potrà essere effettuata all'interno dei nostri stessi smartphone in tempi decisamente più brevi e consentirà di eseguire funzioni estremamente complesse in maniera rapida e con consumi energetici molto inferiori. E' ovvio che, in ogni caso, un processore neuromorfico non può lavorare da solo poiché, seppur potentissimo per le reti neurali, non dispone dell'architettura necessaria all'esecuzione dei programmi standard, per cui non sarà una sostituzione alle CPU correnti ma "semplicemente" un'essenziale aggiunta ad esse.

Al momento il processore Loihi (come i corrispettivi delle altre aziende) è ancora ben lontano dalla commercializzazione, ma Intel punta alla distribuzione verso le Università a partire dalla seconda metà del 2018 per incentivare la ricerca e l'innovazione nel settore delle intelligenze artificiali.