UNSIC – Unione Nazionale Sindacale Imprenditori e Coltivatori
Un sistema robotico che, come un essere umano, è in grado di apprendere come muoversi in un ambiente. È il risultato di una ricerca condotta dall’Istituto di biofisica del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Ibf) di Palermo, che ha simulato il funzionamento dell’ippocampo umano, la regione cerebrale coinvolta nella memoria e nell’orientamento spaziale. Lo studio è stato pubblicato su “Neural Networks” e si inserisce nel programma del progetto europeo “Human Brain Project”.
“La rete neuronale implementata supera il modello del ‘deep learning’. Un robot equipaggiato con questa rete, creata dal team del Cnr-Ibf – ha spiegato Michele Migliore responsabile scientifico del Cnr-Ibf – è in grado di autoorganizzare le proprie connessioni sinaptiche mentre si muove, ed è capace di imparare a raggiungere una destinazione specifica con una sola sessione di apprendimento, ricordando il percorso nelle sessioni successive”.
Prendendo ispirazione dalla biologia, i ricercatori sono stati in grado di dimostrare l’efficienza delle modalità di apprendimento proprie dei mammiferi rispetto a quelle utilizzate dalle piattaforme basate sul deep learning. “Abbiamo costruito la rete utilizzando gli elementi costitutivi fondamentali e le caratteristiche note dei neuroni e delle sinapsi dell’ippocampo – ha continuato il ricercatore. “Questa è la prima volta che siamo in grado di realizzare la formazione di una funzione cognitiva di alto livello a partire dalla micro architettura di una regione cerebrale, ovvero i singoli neuroni e le loro connessioni. I risultati spiegano anche come mai le reti di intelligenza artificiale attuali non potranno mai competere con l’efficienza e la velocità di apprendimento dei circuiti biologici, a meno di non utilizzare le stesse architetture già sviluppate dall’evoluzione naturale”.
La ricerca dimostra l’efficienza delle reti neurali ispirate alla biologia rispetto a quelle basate sul deep learning, e apre la strada a un cambiamento importante rispetto agli attuali metodi di navigazione autonomi. Le possibili ricadute pratiche riguardano diversi settori, come l’automazione industriale, la logistica, i sistemi di guida assistita e di ausilio per le persone con ridotte capacità fisiche.
L’iniziativa si inserisce nel programma di ricerca del progetto bandiera europeo (European flag project) Human Brain Project – di cui il Cnr è partner – ed è stato sviluppato nell’ambito dell’infrastruttura di ricerca “EBRAINS-Italy”, finanziata da Next Generation Eu e dal ministero della Ricerca nell’ambito dei fondi Pnrr M4C2, di cui Michele Migliore è responsabile scientifico.
