Immaginare di poter spegnere una luce quando si chiudono gli occhi, ma per riposare. Oppure che la televisione si accenda sul film che si desideri appena seduti in poltrona. O di poter scegliere una persona senza parlarle. È solo la fantasia il limite posto alle invenzioni del futuro, come la telepatia ingegnerizzata [VIDEO], e questo futuro sarebbe molto più prossimo di quanto si possa immaginare.

Dalla risonanza magnetica alla telepatia

Mary Lou Jepsen, già cofondatrice del progetto "One Laptop Per Child" e autrice di importanti innovazioni su Google X e Oculus, è la promotrice della Openwater, una start-up con base a San Francisco, in California, che aspira a ridurre di mille volte il costo delle analisi oggi fatte con la risonanza magnetica.

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Le ricerche della nuova azienda si fondano sulla capacità della luce laser rossa di attraversare tessuti umani senza produrre danni. L’obiettivo primario è quello di unire sistemi optoelettronici e olografici per analisi non invasive, proponendo così nuove possibilità di cura per ictus, cancro e molte altre malattie.

Ma non basta: la Jepsen ha anche fatto importanti scoperte sulla possibilità di individuare le immagini presenti nel cervello umano attraverso l’analisi dei flussi in alcune sue aree. Questa tecnica di imaging neurale è molto simile alla telepatia, perché consentirebbe di rappresentare cosa si potrebbe fare analizzando le immagini “pensate” esaminando il cervello del proprio interlocutore, sfruttando casomai una nuova possibilità di sensori dei cellulari. E su questo sta lavorando da tempo anche Marck Zuckerberg, il padre di Facebook.

Leggere velocemente il futuro

Il panorama degli sviluppi possibili si possono ritrovare ben analizzati, anche da un punto di vista di investimenti industriali, nell’ultimo articolo della newsletter “The Speed Read” di Quentin Hardy, capo editoriale di Google cloud e già importante redattore “Tech” del New York Times.

Hardy, forte delle indicazioni della Jepsen e di quanto riportato da Science a gennaio di quest’anno nell’articolo “Questo algoritmo di ‘lettura della mente’ può decodificare le immagini nella tua testa”, immagina tre grandi aree di applicazione concreta in cui i numeri balzano subito alle centinaia di migliaia di unità tecnologiche producibili. La prima conseguenza di queste ricerche sarà legata alla necessità di poter sfruttare enormi quantità di informazioni disponibili attraverso dati in Cloud di carattere economico e interconnessi. Solo la enorme capacità di servizi Cloud di ultima generazione, capace di ospitare Big Data, permetterà ai nuovi potenti software di produrre elaborazioni condivise. Si pensi allo sviluppo immaginato dalla Jepsen di una possibilità di "streaming healthcare" attraverso il suo sogno di analisi profonda mentre un corpo è, per esempio, in movimento.

Nuovi processori specializzati in machine learning

La seconda area di sviluppo potenzialmente molto interessata sarà quella della produzione di specifici microprocessori per la grafica che uniscano a questa mole di dati le nuove tecniche di IA ormai entrate nella nostra vita quotidiana, come per esempio già accade oggi in una semplice e frequente ricerca su Google. Ma la grafica elaborata dai Gpu (processori grafici) sarebbe poca cosa se si ignorassero le enormi possibilità che questi nuovi dati neurali siano gestibili dai Tpu, Tensor Processing Unit, cioè degli ASIC (Circuito Integrato per Applicazioni Specifiche) creati da Google per applicazioni di Machine Learning. Questi processori sono già usati per la piattaforma TensorFlow, un insieme di software open source per l'apprendimento automatico (machine learning), che fornisce moduli testati ed ottimizzati utili nella realizzazione di algoritmi per diversi tipi di compiti percettivi e di comprensione del linguaggio.

Questo fantastico, ma possibile, mondo di analisi ingegneristica della mente umana potrebbe, infine, portare a individuare in brevissimo tempo ad un terzo importante risultato, capace di sviluppare una umanità sempre migliore: l’individuazione rapida dei geni. Quelle persone in grado di stupire il mondo già a soli quindici anni, come è stato per Battushig Myanganbayar, un ragazzo della Mongolia che così giovane ha frequentato il corso online del MIT sui circuiti integrati ed è ora ricercatore presso quell'università. Se i dati mentali fossero disponibili e fruibili in modo esteso attraverso il Cloud probabilmente sarebbe più semplice dare le giuste opportunità a menti geniali per accelerare ulteriormente lo sviluppo della nostra collettività.