La robotica “copia” l’ippocampo umano: l’era delle reti neurali avanzate
Il team di ricerca è riuscito a superare il modello tradizionale del "deep learning" grazie a una rete neurale avanzata. Un robot dotato di questa rete è in grado di organizzare autonomamente le connessioni tra i suoi neuroni artificiali durante il movimento e può imparare a raggiungere una destinazione specifica con una sola sessione di apprendimento, ricordando il percorso per sessioni successive.
Gli scienziati dell’Istituto di biofisica del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Ibf) di Palermo hanno compiuto un importante passo avanti nello sviluppo della robotica ispirandosi al funzionamento dell’ippocampo umano.
Mediante la simulazione di quest’organo, hanno creato un sistema robotico capace di apprendere a muoversi in un ambiente in modo simile a un essere umano. I risultati di questa ricerca innovativa sono stati pubblicati sulla rivista scientifica “Neural Networks”.
La robotica “copia” l’uomo: la ricerca
Secondo Michele Migliore del Cnr-Ibf, il team di ricerca è riuscito a superare il modello tradizionale del “deep learning” grazie a una rete neurale avanzata. Un robot dotato di questa rete è in grado di organizzare autonomamente le connessioni tra i suoi neuroni artificiali durante il movimento e può imparare a raggiungere una destinazione specifica con una sola sessione di apprendimento, ricordando il percorso per sessioni successive.
Ciò che rende questa innovazione straordinaria è l’approccio biologico alla robotica adottato dagli scienziati. Ispirandosi alla biologia dell’ippocampo, hanno dimostrato l’efficienza del metodo di apprendimento utilizzato dai mammiferi rispetto alle attuali piattaforme di deep learning.
La costruzione della rete si basa sugli elementi fondamentali dei neuroni e delle sinapsi dell’ippocampo umano. È la prima volta che si riesce a creare una funzione cognitiva complessa partendo dalla micro-architettura di una regione cerebrale, ovvero i singoli neuroni e le loro connessioni. Questi risultati mettono in luce anche il motivo per cui le reti di intelligenza artificiale attuali non possono competere con l’efficienza e la velocità di apprendimento dei circuiti biologici, a meno di utilizzare le stesse architetture sviluppate naturalmente dall’evoluzione.
Questa ricerca promette importanti implicazioni pratiche, in particolare nel campo dell’automazione industriale e della logistica, dove potrebbe ridurre gli errori di produzione e migliorare le prestazioni meccaniche. Anche i sistemi di guida assistita e gli ausili per le persone con ridotte capacità fisiche potrebbero beneficiare di queste architetture di intelligenza artificiale innovative.
L’iniziativa fa parte del progetto bandiera europeo Human Brain Project, in cui il Cnr è coinvolto come partner. È stata sviluppata all’interno dell’infrastruttura di ricerca “EBRAINS-Italy”, finanziata da Next Generation EU e dal Ministero della Ricerca nell’ambito dei fondi PNRR M4C2, sotto la guida scientifica di Michele Migliore.
Questo studio apre la strada a nuove prospettive nell’ambito della robotica e dell’intelligenza artificiale, aprendo la strada a una maggiore comprensione del funzionamento del cervello umano e alle sue applicazioni pratiche nel mondo tecnologico.
