Calcolo neuromorfico: la tecnologia ispirata al cervello che sta rivoluzionando l’IA e non solo

Che cos’è il calcolo neuromorfico (e come funziona)?

Il calcolo neuromorfico – a volte chiamato calcolo ispirato al cervello – è un approccio alla progettazione dei computer che mima la struttura e la funzione del cervello umano ibm.com. Invece del modello tradizionale in cui unità separate gestiscono l’elaborazione e la memoria, i sistemi neuromorfici integrano queste funzioni in reti di “neuroni” e “sinapsi” artificiali, proprio come un cervello biologico. In termini semplici, un chip neuromorfico è un chip per computer che funziona come una rete di cellule cerebrali, elaborando informazioni tramite un gran numero di neuroni interconnessi en.wikipedia.org.

Al centro del calcolo neuromorfico ci sono le reti neurali spiking (SNN) – reti di neuroni artificiali che comunicano tramite brevi impulsi elettrici chiamati “spike”, analoghi agli impulsi di tensione nei neuroni biologici ibm.com. Ogni neurone accumula segnali in ingresso nel tempo e “spara” uno spike verso altri neuroni solo quando viene raggiunta una certa soglia ibm.com. Se gli input restano al di sotto della soglia, il segnale alla fine svanisce (spesso descritto come la carica del neurone che si disperde). Questo stile di calcolo guidato dagli eventi significa che, a differenza dei processori convenzionali che lavorano continuamente, i chip neuromorfici restano per lo più inattivi e attivano i neuroni solo quando c’è un dato da elaborare pawarsaurav842.medium.com. Di conseguenza, consumano molta meno energia – la maggior parte della rete “simile al cervello” rimane inattiva fino a quando non è necessaria, proprio come i nostri cervelli hanno miliardi di neuroni ma solo una piccola percentuale si attiva in un dato momento pawarsaurav842.medium.com.

Un’altra caratteristica chiave è che l’elaborazione e la memoria sono co-localizzate. In un design neuromorfico, ogni neurone può sia memorizzare che elaborare informazioni, mentre in un computer classico i dati vengono costantemente spostati avanti e indietro tra una CPU e banchi di memoria separati. Incorporando la memoria negli elementi di calcolo (i neuroni), i chip neuromorfici evitano il collo di bottiglia dello spostamento dei dati tipico delle architetture tradizionali spectrum.ieee.org, newsroom.intel.com. Questo comporta un enorme parallelismo ed efficienza: molti neuroni lavorano simultaneamente e serve solo una comunicazione locale. Come spiega il responsabile della ricerca neuromorfica di IBM, Dharmendra Modha, “Il cervello è enormemente più efficiente dal punto di vista energetico rispetto ai computer moderni, in parte perché memorizza la memoria insieme al calcolo in ogni neurone.” spectrum.ieee.org. In pratica, i sistemi neuromorfici funzionano più come reti neurali viventi che come computer seriali convenzionali, permettendo l’elaborazione delle informazioni in tempo reale e una comunicazione sparsa, guidata dagli eventi tra i neuroni nature.com.

Breve storia e tappe fondamentali

Il calcolo neuromorfico può sembrare futuristico, ma le sue origini concettuali risalgono agli anni ’80. Il termine “neuromorfico” (che significa “a forma di cervello”) fu coniato da Carver Mead, un professore del Caltech che ha aperto la strada a questo campo alla fine degli anni ’80 colocationamerica.com. In quell’epoca, Mead e colleghi come Misha Mahowald costruirono i primi “neuroni in silicio” e chip sensoriali sperimentali – ad esempio, una retina analogica in silicio che poteva rilevare la luce come un occhio umano, e una coclea in silicio che elaborava il suono ibm.com. Questi primi chip dimostrarono che i circuiti elettronici potevano emulare funzioni neurali di base, facendo nascere la visione che un giorno i computer potessero funzionare più come cervelli.

Negli anni ’90 e 2000, l’ingegneria neuromorfica rimase in gran parte confinata al mondo accademico e ai laboratori di ricerca, avanzando costantemente sullo sfondo. Un traguardo importante arrivò nel 2014 con il chip TrueNorth di IBM, sviluppato nell’ambito del programma SyNAPSE della DARPA. TrueNorth integrava 1 milione di “neuroni” e 256 milioni di “sinapsi” su un singolo chip, con la sorprendente cifra di 5,4 miliardi di transistor – il tutto consumando meno di 100 milliwatt di potenza darpa.mil. Questo “cervello su chip”, ispirato all’architettura dei cervelli dei mammiferi, era in grado di svolgere compiti complessi di riconoscimento di pattern con due ordini di grandezza in meno di energia rispetto ai processori convenzionali darpa.mil. Il design di TrueNorth era event-driven e massicciamente parallelo: 4.096 core neurosinaptici comunicavano tramite spike, dimostrando la fattibilità dell’hardware neuromorfico su larga scala. IBM paragonò la scala di TrueNorth (un milione di neuroni) a quella del cervello di un’ape o di una blatta, e dimostrò che i chip neuromorfici potevano essere sia efficienti dal punto di vista energetico che capaci di compiti simili a quelli cerebrali darpa.mil.

Un altro salto avvenne nel 2017, quando Intel presentò il suo chip neuromorfico Loihi. Loihi era un processore neuromorfico completamente digitale dotato di 128 core con 130.000 neuroni e 130 milioni di sinapsi implementati in silicio pawarsaurav842.medium.com. Un aspetto importante era la presenza dell’apprendimento on-chip: ogni core neuronale aveva un motore di apprendimento integrato, permettendo al chip di modificare i pesi sinaptici e “imparare” dai pattern nel tempo. In una dimostrazione, Intel mostrò che Loihi poteva imparare a riconoscere gli odori di sostanze chimiche pericolose – in pratica insegnare a un chip a sentire gli odori elaborando dati di sensori olfattivi in modo simile al cervello pawarsaurav842.medium.com. Questa capacità di autoapprendimento ha evidenziato come i sistemi neuromorfici possano adattarsi in tempo reale, andando oltre l’esecuzione di reti neurali pre-addestrate.

Da allora, i progressi si sono accelerati. Le università hanno costruito supercomputer neuromorfici specializzati come SpiNNaker (Università di Manchester), una macchina con oltre un milione di piccoli processori progettata per simulare un miliardo di neuroni a impulsi in tempo reale pawarsaurav842.medium.com. In Europa, il decennale Human Brain Project (2013–2023) ha supportato piattaforme neuromorfiche come BrainScaleS (Università di Heidelberg), che utilizza circuiti elettronici analogici per emulare i neuroni, e una versione di SpiNNaker – entrambe accessibili ai ricercatori tramite l’infrastruttura di ricerca EBRAINS ibm.com. Questi grandi progetti accademici sono stati pietre miliari nel dimostrare come i principi neuromorfici potessero essere scalati.

Sul fronte industriale, IBM, Intel e altri continuano a spingere la frontiera. L’ultimo sviluppo neuromorfico di IBM, presentato nel 2023, ha il nome in codice NorthPole – un chip che integra memoria ed elaborazione in modo ancora più stretto. NorthPole raggiunge guadagni notevoli in velocità ed efficienza, risultando 25× più efficiente dal punto di vista energetico e 22× più veloce dei migliori chip AI convenzionali nei compiti di riconoscimento delle immagini spectrum.ieee.org. Contiene 22 miliardi di transistor in un package da 800 mm² e, eliminando completamente la memoria esterna al chip, riduce drasticamente l’energia sprecata per lo spostamento dei dati spectrum.ieee.org. I ricercatori IBM descrivono NorthPole come “una svolta nell’architettura dei chip che offre enormi miglioramenti in efficienza energetica, spaziale e temporale” research.ibm.com, basandosi sulle lezioni apprese da TrueNorth un decennio prima. In parallelo, Intel ha presentato nel 2021 un chip di seconda generazione, Loihi 2, e nel 2024 ha annunciato Hala Point, un super-sistema neuromorfico contenente 1.152 chip Loihi 2 con un totale di 1,2 miliardi di neuroni – avvicinandosi approssimativamente alla capacità cerebrale di un piccolo uccello (un gufo) newsroom.intel.com. Installato presso i Sandia National Labs, Hala Point è attualmente il più grande computer neuromorfico al mondo, destinato a esplorare la ricerca sull’IA su scala cerebrale.

Dai neuroni a un transistor di Carver Mead ai sistemi odierni da miliardi di neuroni, il calcolo neuromorfico si è evoluto da un’idea accademica di nicchia a una tecnologia all’avanguardia. La storia è segnata da miglioramenti costanti nella scala, nell’efficienza energetica e nel realismo dell’elaborazione simile al cervello, preparando il terreno per la prossima era del calcolo.

Tecnologie chiave nel calcolo neuromorfico

L’informatica neuromorfica unisce innovazioni nei dispositivi hardware e nei modelli di reti neurali. Alcune delle tecnologie chiave che abilitano questo approccio ispirato al cervello includono:

Reti Neurali Spiking (SNN): Come accennato, le SNN sono la spina dorsale algoritmica dei sistemi neuromorfici. Sono talvolta chiamate la “terza generazione” di reti neurali pawarsaurav842.medium.com, incorporando l’elemento tempo nei modelli di neuroni. A differenza delle attivazioni continue e costanti delle reti neurali artificiali standard, i neuroni spiking comunicano tramite spike discreti, abilitando la codifica temporale (l’informazione è trasmessa dal tempismo degli spike) e il funzionamento event-driven. Le SNN possono modellare fenomeni come la temporizzazione neuronale, i periodi refrattari e la plasticità (apprendimento tramite cambiamenti nella forza sinaptica) in modo più naturale rispetto alle reti tradizionali ibm.com. Questo le rende particolarmente adatte a processare flussi di dati sensoriali (visione, audio, ecc.) in tempo reale. Tuttavia, sviluppare algoritmi di addestramento per le SNN è un compito complesso – i ricercatori utilizzano metodi che vanno dalla mappatura di reti profonde addestrate su equivalenti spiking a regole di apprendimento ispirate alla biologia ibm.com. Le SNN sono un’area di ricerca vivace e un elemento fondamentale del puzzle neuromorfico.
Memristori e Dispositivi Innovativi: Molte piattaforme neuromorfiche utilizzano ancora transistor al silicio convenzionali, ma c’è grande interesse per nuovi dispositivi come i memristori (memristori di memoria). Un memristore è un elemento elettronico su scala nanometrica che può memorizzare dati (come una memoria) e svolgere calcoli (come un resistore/rete) simultaneamente modificando la propria resistenza in base al flusso di corrente – essenzialmente imitando la capacità di una sinapsi di “ricordare” rafforzando o indebolendo le connessioni ibm.com. I memristori e altre tecnologie di memoria resistiva (ad es. memoria a cambiamento di fase, dispositivi ferroelettrici, dispositivi spintronici) possono implementare sinapsi “analogiche” che si aggiornano in modo continuo, abilitando architetture di calcolo in-memory. Integrando la memoria negli stessi dispositivi fisici che eseguono il calcolo, si supera ulteriormente la separazione insita nel paradigma computazionale tradizionale. Questi componenti emergenti promettono guadagni di efficienza di diversi ordini di grandezza; tuttavia, sono ancora sperimentali nel 2025 e affrontano sfide in termini di affidabilità e fabbricazione. Come ha osservato un esperto, i sistemi neuromorfici analogici hanno un enorme potenziale ma “non hanno ancora raggiunto la maturità tecnologica”, motivo per cui molti progetti attuali (come NorthPole di IBM e Loihi di Intel) si affidano a circuiti digitali come soluzione a breve termine spectrum.ieee.org.
Circuiti asincroni e hardware guidato dagli eventi: I chip neuromorfici spesso impiegano logica asincrona, il che significa che non hanno un singolo clock globale che guida ogni operazione in modo sincrono. Invece, il calcolo è distribuito e attivato da eventi. Quando un neurone emette uno spike, attiva i neuroni a valle; se non c’è attività, parti del circuito entrano in stato dormiente. Questo approccio hardware, talvolta chiamato “senza clock” o progettazione basata su eventi, supporta direttamente i carichi di lavoro sparsi e guidati dagli spike delle SNN. È una deviazione rispetto alla progettazione sincrona della maggior parte delle CPU/GPU. Ad esempio, il TrueNorth di IBM funzionava completamente in modo asincrono, e i suoi neuroni comunicavano tramite pacchetti in una network-on-chip quando si verificavano eventi darpa.mil. Questo non solo consente di risparmiare energia, ma si allinea anche al modo in cui le reti neurali biologiche operano in parallelo senza un clock principale.
Architettura Compute-in-Memory: Un termine spesso associato ai chip neuromorfici è compute-in-memory, dove gli elementi di memoria (che siano SRAM, memoria non volatile o memristori) sono co-localizzati con le unità di calcolo. In questo modo, i progetti neuromorfici minimizzano il movimento dei dati – una delle principali fonti di consumo energetico nell’informatica newsroom.intel.com. In pratica, ciò può significare che ogni core neurone su un chip ha la propria memoria locale che memorizza il suo stato e i pesi sinaptici, eliminando i viaggi costanti verso la DRAM esterna. Il chip NorthPole di IBM ne è un esempio: elimina completamente la memoria off-chip, posizionando tutti i pesi on-chip e facendo apparire il chip come un dispositivo di “memoria attiva” per un sistema spectrum.ieee.org. Il compute-in-memory può essere realizzato digitalmente (come fa NorthPole) o con mezzi analogici (utilizzando array crossbar di memristori per eseguire operazioni matriciali in loco). Questo concetto è centrale per raggiungere un’efficienza simile a quella del cervello.

In sintesi, il calcolo neuromorfico si basa su neuroscienze (neuroni spiking, sinapsi plastiche), hardware innovativo (memristori, memoria a cambiamento di fase), e progettazione di circuiti non tradizionale (guidata da eventi, integrazione memoria-calcolo) per creare sistemi di calcolo che operano su principi completamente diversi rispetto ai chip ad alto consumo energetico di oggi.

Neuromorfico vs. Paradigmi di calcolo tradizionali

Per apprezzare il calcolo neuromorfico, è utile metterlo a confronto con la tradizionale architettura Von Neumann che ha dominato dalla metà del XX secolo. In un computer classico (sia esso un PC o uno smartphone), il design è fondamentalmente seriale e separato: un processore centrale recupera istruzioni e dati dalla memoria, li esegue (uno dopo l’altro, molto velocemente) e scrive i risultati nuovamente in memoria. Anche se le CPU e GPU moderne utilizzano core o pipeline paralleli, soffrono comunque del cosiddetto collo di bottiglia di Von Neumann – la necessità di spostare continuamente dati da e verso la memoria, il che comporta un costo in termini di tempo ed energia colocationamerica.com, spectrum.ieee.org. Immagina uno chef che deve correre in dispensa per ogni singolo ingrediente prima di tagliare e mescolare; è simile a come funzionano i computer standard.

I computer neuromorfici, invece, funzionano più come una vasta rete di mini-processori (neuroni) che lavorano tutti in parallelo, ciascuno con la propria memoria locale. Non esiste un clock centrale o un program counter che esegue le istruzioni in modo seriale. Invece, il calcolo avviene collettivamente e in modo asincrono: migliaia o milioni di neuroni eseguono operazioni semplici simultaneamente e comunicano i risultati tramite spike. Questo è analogo a come il cervello umano gestisce i compiti – miliardi di neuroni che si attivano in parallelo, senza una singola CPU a comandare. Il risultato è un sistema che può essere massicciamente parallelo e guidato dagli eventi, gestendo molti segnali contemporaneamente e aspettando naturalmente quando non c’è nulla da fare.

I benefici includono velocità grazie al parallelismo e una efficienza energetica molto maggiore. Un processore tradizionale potrebbe usare 100 watt per eseguire un grande modello di IA, principalmente a causa dell’attivazione di miliardi di transistor e dello spostamento dei dati dentro e fuori dalle cache di memoria. Al contrario, i chip neuromorfici utilizzano eventi e attivazioni sparse: se solo il 5% dei neuroni è attivo in un dato momento, l’altro 95% consuma praticamente zero energia. Questa attività sparsa è uno dei motivi per cui le architetture neuromorfiche hanno dimostrato fino a 1000× migliore efficienza energetica in certi compiti di IA rispetto a CPU/GPU medium.com. In effetti, il cervello umano, a cui si ispirano i nostri progetti neuromorfici, funziona con circa 20 watt di potenza (meno di una lampadina fioca) eppure supera i supercomputer attuali in aree come la visione e il riconoscimento di pattern medium.com. Come ha detto il direttore del laboratorio neuromorfico di Intel Mike Davies, “Il costo computazionale dei modelli di IA odierni sta aumentando a ritmi insostenibili. L’industria ha bisogno di approcci fondamentalmente nuovi in grado di scalare.” newsroom.intel.com Il calcolo neuromorfico offre proprio uno di questi nuovi approcci, integrando memoria e calcolo e sfruttando architetture altamente parallele, simili al cervello, per minimizzare lo spostamento dei dati e il consumo energetico newsroom.intel.com.

Tuttavia, è importante notare che il calcolo neuromorfico non è un sostituto diretto per tutti i tipi di calcolo. I processori deterministici tradizionali eccellono in compiti precisi e lineari (come aritmetica, interrogazioni di database, ecc.), mentre i sistemi neuromorfici eccellono in compiti sensoriali, percettivi e di riconoscimento di pattern dove l’elaborazione simile al cervello dà il meglio. In molte visioni del futuro, i chip neuromorfici completeranno le CPU e GPU classiche – agendo come co-processori specializzati per carichi di lavoro di IA che coinvolgono percezione, apprendimento o adattamento, proprio come oggi le GPU accelerano la grafica e la matematica delle reti neurali. I due paradigmi possono coesistere, con l’hardware neuromorfico che gestisce i compiti “simili al cervello” in modo fondamentalmente più efficiente. In sostanza, le macchine Von Neumann sono come calcolatori sequenziali, mentre le macchine neuromorfiche sono come riconoscitori di pattern paralleli – ognuna ha il suo ruolo.

Principali attori e progetti che guidano la tecnologia neuromorfica

Il calcolo neuromorfico è uno sforzo multidisciplinare che coinvolge aziende tecnologiche, laboratori di ricerca e il mondo accademico. Grandi aziende, startup e agenzie governative hanno tutte deciso di sviluppare hardware e software ispirati al cervello. Ecco alcuni dei principali attori e progetti al 2025:

IBM: IBM è stata una pioniera nella ricerca sull’informatica cognitiva. Oltre al rivoluzionario chip TrueNorth (2014) con 1 milione di neuroni, il team di ricerca IBM guidato da Dharmendra Modha ha recentemente presentato NorthPole (2023), un chip neuromorfico di nuova generazione per inference chip. L’innovazione di NorthPole consiste nell’integrare strettamente calcolo e memoria sul chip, ottenendo un’efficienza senza precedenti per i compiti di inferenza AI spectrum.ieee.org. IBM riporta che NorthPole può superare anche le GPU più avanzate in benchmark come il riconoscimento di immagini, utilizzando solo una frazione dell’energia spectrum.ieee.org. La visione a lungo termine di IBM è utilizzare questi chip per alimentare sistemi AI molto più efficienti dal punto di vista energetico, potenzialmente permettendo all’AI di funzionare ovunque, dai data center ai dispositivi edge, senza i vincoli energetici attuali.
Intel: Intel ha creato un Neuromorphic Computing Lab dedicato e ha introdotto la famiglia di chip Loihi. Il primo Loihi (2017) e Loihi 2 (2021) sono research chips messi a disposizione di università e aziende tramite la Neuromorphic Research Community di Intel. L’approccio di Intel è completamente digitale ma con core asincroni a spike e apprendimento on-chip. Nell’aprile 2024, Intel ha annunciato Hala Point, essenzialmente un supercomputer neuromorfico con oltre mille chip Loihi 2 collegati insieme newsroom.intel.com. Hala Point, installato presso i Sandia Labs, può simulare oltre 1 billion neurons ed è utilizzato per esplorare algoritmi su larga scala ispirati al cervello e sistemi AI di apprendimento continuo newsroom.intel.com. Intel vede la tecnologia neuromorfica come chiave per un’AI più sostenibile, puntando a ridurre drasticamente l’energia necessaria per l’addestramento e l’inferenza dei modelli AI newsroom.intel.com. Come ha sottolineato Mike Davies al lancio, scalare l’AI di oggi con l’hardware attuale è proibitivo dal punto di vista energetico, quindi Intel punta sui progetti neuromorfici per superare questo muro di efficienza newsroom.intel.com.
Qualcomm: Qualcomm ha esplorato i principi neuromorfici per l’IA a basso consumo sui dispositivi. Inizialmente (intorno al 2013-2015) ha sviluppato una piattaforma chiamata “Zeroth” e ha dimostrato acceleratori di reti neurali a spiking per compiti come il riconoscimento di pattern sugli smartphone. Negli ultimi anni gli sforzi neuromorfici di Qualcomm sono meno pubblici, ma secondo alcune fonti continuano le attività di R&S, soprattutto perché il calcolo neuromorfico si allinea con l’edge AI a bassissimo consumo (un abbinamento naturale per il business di Qualcomm nei chip mobili e embedded) medium.com. L’interesse di Qualcomm sottolinea che anche i produttori di chip mobili vedono potenziale nei design ispirati al cervello per tenere il passo con le richieste dell’IA senza scaricare le batterie dei dispositivi.
BrainChip Holdings: Startup australiana, BrainChip, è una delle prime a commercializzare IP neuromorfica. Il loro processore neuromorfico Akida è un design completamente digitale ed event-based che può essere utilizzato come acceleratore AI nei dispositivi edge brainchip.com. BrainChip enfatizza l’apprendimento e l’inferenza in tempo reale con consumi ridotti – ad esempio, aggiungendo riconoscimento locale di gesti o anomalie a sensori IoT o veicoli senza connettività cloud. Dal 2025, BrainChip collabora con partner per integrare Akida in prodotti che vanno dai sensori intelligenti ai sistemi aerospaziali, e ha persino dimostrato l’elaborazione neuromorfica per applicazioni spaziali (lavorando con organizzazioni come la NASA e l’Air Force Research Lab) embedded.com, design-reuse.com. Startup come BrainChip illustrano il crescente interesse commerciale nel portare la tecnologia neuromorfica sul mercato per edge AI e IoT.
Laboratori accademici e governativi: Sul fronte accademico, diverse università e coalizioni hanno costruito sistemi neuromorfici significativi. Abbiamo menzionato SpiNNaker (University of Manchester, UK) che nel 2018 ha realizzato una rete neurale hardware con un milione di core, con l’obiettivo di modellare in tempo reale l’1% dei neuroni del cervello umano pawarsaurav842.medium.com. C’è anche BrainScaleS (Heidelberg Univ., Germania), che utilizza circuiti analogici su grandi wafer di silicio per emulare reti neurali a velocità accelerate (di fatto “mandando avanti veloce” i processi neurali per studiare l’apprendimento). Negli Stati Uniti, istituti di ricerca come Stanford (che ha creato il sistema Neurogrid capace di simulare un milione di neuroni ibm.com) e MIT, tra gli altri, hanno laboratori attivi di ingegneria neuromorfica. Agenzie governative come la DARPA hanno continuato a finanziare programmi (ad esempio, il programma in corso “Electronic Photonic Neural Networks” che esplora chip neuromorfici fotonici). Nel frattempo, il Progetto Cervello Umano dell’UE (HBP) ha investito molto nelle infrastrutture neuromorfiche tramite la sua Neuromorphic Computing Platform, e le iniziative successive sotto l’infrastruttura di ricerca EBRAINS continuano a fornire accesso all’hardware neuromorfico agli scienziati ibm.com.
Altri attori industriali: Oltre a IBM e Intel, aziende come Samsung e HRL Laboratories si sono cimentate nella tecnologia neuromorfica. Nel 2021, i ricercatori di Samsung hanno annunciato una visione per “copiare e incollare” le connessioni neuronali del cervello sui chip di memoria, utilizzando essenzialmente array di memoria 3D per mappare la connettività di un cervello biologico come sistema neuromorfico – un obiettivo ambizioso ancora lontano dall’implementazione pratica. HRL Labs (co-posseduta da Boeing e GM) ha sviluppato un chip neuromorfico con memristori che ha dimostrato l’apprendimento one-shot nel 2019 (il dispositivo poteva imparare a riconoscere un pattern da un solo esempio). Anche startup europee come GrAI Matter Labs (con i suoi chip GrAI “NeuronFlow” ibm.com) e SynSense (azienda con sede a Zurigo/Cina nota per chip di visione a bassissimo consumo) sono contributori di rilievo.

In sintesi, il campo neuromorfico è un mix collaborativo di giganti tecnologici che spingono i limiti, startup che portano innovazione in mercati specializzati, e consorzi accademici che esplorano nuove frontiere. Questo ampio ecosistema sta accelerando i progressi e portando le idee neuromorfiche fuori dal laboratorio verso applicazioni nel mondo reale.

Applicazioni attuali e casi d’uso reali

Il neuromorphic computing è ancora una tecnologia emergente, quindi le sue applicazioni nel mondo reale sono agli inizi – ma ci sono state dimostrazioni promettenti in diversi settori. Pensate ai compiti che il nostro cervello gestisce in modo straordinario (ed efficiente) ma con cui i computer convenzionali hanno difficoltà: è proprio lì che i sistemi neuromorfici eccellono. Ecco alcuni casi d’uso notevoli e potenziali applicazioni:

Veicoli autonomi: Le auto a guida autonoma e i droni devono reagire ad ambienti dinamici in tempo reale. I chip neuromorfici, grazie alla loro rapida elaborazione parallela e al basso consumo energetico, possono aiutare i veicoli a percepire e prendere decisioni in modo più simile a un conducente umano. Ad esempio, un processore neuromorfico può ricevere dati da telecamere e sensori e rilevare ostacoli o prendere decisioni di navigazione con una latenza molto bassa. I ricercatori IBM osservano che il neuromorphic computing potrebbe consentire correzioni di rotta più rapide e l’evitamento delle collisioni nei veicoli autonomi, il tutto riducendo drasticamente il consumo energetico (importante per veicoli elettrici e droni) ibm.com. In termini pratici, una rete neurale spiking potrebbe analizzare continuamente l’ambiente circostante di un’auto, ma attivare i neuroni solo quando si verifica un evento rilevante (come un pedone che attraversa la strada), consentendo riflessi rapidi senza sprecare energia in calcoli inutili.
Cybersecurity e rilevamento delle anomalie: I sistemi di cybersecurity devono individuare schemi insoliti (potenziali intrusioni o frodi) all’interno di enormi flussi di dati. Le architetture neuromorfiche sono naturalmente adatte al riconoscimento di pattern e possono essere utilizzate per segnalare anomalie in tempo reale. Poiché sono guidate dagli eventi, possono monitorare il traffico di rete o i dati dei sensori e attivarsi solo quando emerge un pattern davvero anomalo. Questo consente il rilevamento delle minacce in tempo reale con bassa latenza, ed è abbastanza efficiente dal punto di vista energetico da poter funzionare potenzialmente in modo continuo su hardware modesto ibm.com. Alcuni esperimenti hanno utilizzato chip neuromorfici per rilevare intrusioni di rete o frodi con carte di credito imparando i pattern “normali” e poi individuando le deviazioni senza dover elaborare ogni dato tramite una CPU ad alto consumo.
- Edge AI e dispositivi IoT: Uno degli usi più immediati del calcolo neuromorfico è nei dispositivi edge – come sensori intelligenti, dispositivi indossabili o elettrodomestici – dove le risorse di energia e calcolo sono limitate. Il funzionamento a bassissimo consumo dei chip neuromorfici significa che possono portare capacità di IA (come il riconoscimento vocale, il riconoscimento dei gesti o il rilevamento di eventi) ai dispositivi senza bisogno di server cloud o frequenti ricariche della batteria ibm.com. Ad esempio, un drone dotato di un sensore visivo neuromorfico potrebbe navigare ed evitare ostacoli autonomamente, rispondendo rapidamente ed efficientemente come un pipistrello che usa l’ecolocalizzazione. I droni con sistemi di visione neuromorfica hanno dimostrato la capacità di attraversare terreni complessi e reagire ai cambiamenti aumentando il calcolo solo quando c’è un nuovo input sensoriale, in modo simile a come funziona il cervello di una creatura builtin.com. Allo stesso modo, uno smartwatch o un monitor sanitario con un piccolo chip neuromorfico potrebbe analizzare continuamente i biosignali (frequenza cardiaca, EEG, ecc.) localmente, rilevare anomalie come aritmie o crisi epilettiche in tempo reale, e farlo per giorni con una sola carica della batteria – qualcosa di estremamente difficile con i chip convenzionali. (Infatti, un aneddoto recente ha descritto uno smartwatch alimentato da neuromorfici che ha rilevato un’aritmia cardiaca di un paziente sul momento, cosa che sarebbe stata difficile con l’analisi basata su cloud medium.com.)
Riconoscimento di pattern e calcolo cognitivo: I sistemi neuromorfici sono intrinsecamente adatti a compiti che coinvolgono il riconoscimento di pattern in dati rumorosi – che si tratti di immagini, suoni o segnali di sensori. Sono stati applicati in contesti sperimentali per il riconoscimento di immagini, l’elaborazione del parlato e dei suoni, e persino il rilevamento olfattivo (come il chip Loihi di Intel che apprende diversi odori) pawarsaurav842.medium.com. I chip neuromorfici possono anche interfacciarsi con sensori analogici (come i sensori di visione dinamica che producono spike per i cambiamenti in una scena) per creare sistemi di rilevamento neuromorfici end-to-end. In medicina, i processori neuromorfici potrebbero analizzare flussi di segnali biomedici (ad esempio le onde cerebrali EEG) e individuare eventi o pattern significativi per la diagnosi ibm.com. La loro capacità di apprendere e adattarsi significa anche che potrebbero personalizzare il riconoscimento di pattern direttamente sul dispositivo – ad esempio, un apparecchio acustico neuromorfico potrebbe adattarsi continuamente all’ambiente specifico dell’utente e migliorare il modo in cui filtra il rumore rispetto alla voce.
Robotica e Controllo in Tempo Reale: La robotica richiede spesso cicli di feedback stretti per controllare i motori, interpretare i sensori e prendere decisioni al volo. I controller neuromorfici possono fornire ai robot una sorta di riflessi e adattabilità. Poiché elaborano le informazioni in parallelo e possono apprendere dal feedback sensoriale, sono particolarmente adatti per compiti come l’equilibrio, la presa o la camminata su terreni imprevedibili. I ricercatori hanno utilizzato chip neuromorfici per controllare braccia e gambe robotiche, dove il controller può imparare ad adattare i segnali motori in base agli input dei sensori in tempo reale, in modo simile a come un essere umano apprende le abilità motorie. Un vantaggio osservato è che i robot alimentati da reti neurali a spike possono continuare a funzionare anche se alcuni neuroni si guastano (una sorta di degradazione graduale), offrendo una tolleranza ai guasti simile ai sistemi biologici colocationamerica.com. Aziende come Boston Dynamics hanno lasciato intendere di esplorare sistemi ispirati al neuromorfico per migliorare l’efficienza e i tempi di reazione dei robot. Nell’industria manifatturiera, un sistema di visione neuromorfico potrebbe permettere a un robot di riconoscere oggetti o navigare in modo più naturale su un pavimento di fabbrica affollato e rispondere più rapidamente a cambiamenti improvvisi builtin.com.
Interfacce Cervello-Macchina e Neuroscienze: Poiché i chip neuromorfici operano su principi molto vicini a quelli dei cervelli biologici, vengono utilizzati come strumenti per comprendere le neuroscienze e persino per interfacciarsi con neuroni viventi. Ad esempio, gli scienziati possono collegare colture neuronali viventi all’hardware neuromorfico per creare sistemi ibridi, utilizzando il chip per stimolare o monitorare i neuroni biologici in modi che i computer normali non possono facilmente fare in tempo reale. Inoltre, i modelli neuromorfici aiutano i neuroscienziati a testare ipotesi su come potrebbero funzionare certi circuiti neurali nel cervello, replicando tali circuiti in silico e osservando se si comportano in modo simile. Sebbene queste siano applicazioni più di ricerca che commerciali, sottolineano la versatilità della tecnologia.

Vale la pena notare che molte di queste applicazioni sono ancora in fase di prototipo o di ricerca. Il calcolo neuromorfico nel 2025 è più o meno dove si trovava l’IA convenzionale forse nei primi anni 2010 – vediamo demo promettenti e usi di nicchia, ma la tecnologia sta appena iniziando a uscire dai laboratori. Società di consulenza tecnologica come Gartner e PwC hanno citato il calcolo neuromorfico come una tecnologia emergente da tenere d’occhio nei prossimi anni ibm.com. Ci si aspetta che, man mano che hardware e software matureranno, vedremo processori neuromorfici abilitare dispositivi di uso quotidiano a possedere intelligenza percettiva senza bisogno di enormi risorse di calcolo. Dalle auto a guida autonoma a minuscoli impianti medici, qualsiasi scenario in cui sia necessario IA in tempo reale in un contesto con vincoli di potenza o dimensioni potrebbe essere un candidato per soluzioni neuromorfiche.

Sfide e Limitazioni

Nonostante il suo potenziale entusiasmante, il neuromorphic computing affronta sfide significative sulla strada verso un’adozione più ampia. Molte di queste sfide derivano dal fatto che gli approcci neuromorfici sono radicalmente diversi dallo status quo, richiedendo un nuovo modo di pensare in ambito hardware, software e persino educativo. Ecco alcuni degli ostacoli e delle limitazioni principali al 2025:

Maturità della tecnologia: Il neuromorphic computing non è ancora una tecnologia matura e mainstream. Il ciclo dell’hype di Gartner lo collocherebbe nelle fasi iniziali – promettente, ma non ancora pronto per il grande pubblico ibm.com. Gli attuali chip neuromorfici sono per lo più prototipi di ricerca o dispositivi a produzione limitata. Non esistono ancora standard industriali ampiamente accettati per la progettazione hardware neuromorfica o per i benchmark delle prestazioni builtin.com. Questo rende difficile per i potenziali utenti valutare e confrontare i sistemi. Di conseguenza, le organizzazioni stanno esplorando la tecnologia neuromorfica con cautela, sapendo che è ancora in evoluzione e potrebbe non superare immediatamente le soluzioni convenzionali per tutti i problemi.
Mancanza di software e strumenti: Uno dei maggiori colli di bottiglia è l’ecosistema software. Il mondo dell’informatica è stato costruito per decenni attorno alle macchine Von Neumann – linguaggi di programmazione, compilatori, sistemi operativi e competenze degli sviluppatori presuppongono tutti un’architettura tradizionale. L’hardware neuromorfico, invece, richiede un approccio diverso alla programmazione (più orientato alla progettazione di reti neurali e alla regolazione dei modelli che alla scrittura di codice sequenziale). Al momento, “i giusti strumenti di sviluppo software in realtà non esistono” per i sistemi neuromorfici, come ha affermato un ricercatore builtin.com. Molti esperimenti neuromorfici si basano su software personalizzati o adattamenti di framework per reti neurali. Sono in corso sforzi (ad esempio, il framework open-source Lava di Intel per Loihi, o progetti universitari come Nengo) ma non esiste una piattaforma unificata e facile da usare analoga a TensorFlow o PyTorch per le reti neurali spiking su larga scala. Questa curva di apprendimento ripida limita l’adozione – uno sviluppatore AI tipico non può facilmente prendere un chip neuromorfico e distribuire un’applicazione senza una formazione approfondita. Migliorare lo stack software, le librerie e i simulatori è un compito fondamentale per la comunità.
Cambio di paradigma nella programmazione: Collegato alla questione degli strumenti c’è un fondamentale cambio di paradigma nel modo di pensare. Programmare un sistema neuromorfico non è come scrivere uno script Python; è più simile a progettare e addestrare un modello simile a un cervello. Gli sviluppatori devono avere familiarità con concetti di neuroscienze (frequenze di spike, plasticità sinaptica) oltre che di informatica. Questo significa che c’è una barriera d’ingresso molto alta. Si stima che solo poche centinaia di persone al mondo siano veri esperti di calcolo neuromorfico oggi builtin.com. Colmare questo divario di competenze è una sfida: dobbiamo o formare più persone in questo campo interdisciplinare o creare strumenti di livello superiore che astraggano la complessità. Fino ad allora, il calcolo neuromorfico rimarrà in qualche modo di nicchia, accessibile principalmente a gruppi di ricerca specializzati.
Scalabilità e produzione dell’hardware: Costruire hardware neuromorfico che imiti in modo affidabile la complessità del cervello è estremamente difficile. Sebbene chip digitali come Loihi e TrueNorth abbiano dimostrato che possiamo arrivare a un milione di neuroni o più, raggiungere la scala del cervello (86 miliardi di neuroni in un cervello umano) è ancora molto lontano. Ancora più importante, gli approcci analogici (che usano memristori, ecc.) che potrebbero replicare meglio le sinapsi non sono ancora pronti per la produzione – sono necessari nuovi materiali e processi di fabbricazione per renderli stabili e riproducibili spectrum.ieee.org. I dispositivi analogici all’avanguardia spesso presentano problemi come variabilità del dispositivo, deriva o resistenza limitata. I chip neuromorfici digitali, invece, sfruttano la produzione CMOS standard ma possono sacrificare parte dell’efficienza o della densità rispetto agli analogici. C’è anche la sfida di integrare i chip neuromorfici nei sistemi di calcolo esistenti (interfacce di comunicazione, form factor, ecc.). Il chip NorthPole di IBM cerca di affrontare questo aspetto presentandosi come una “memoria attiva” per un sistema host spectrum.ieee.org, ma tali soluzioni di integrazione sono ancora sperimentali. In breve, l’hardware neuromorfico è sulla soglia – promettente, ma sono necessarie ulteriori ricerche e sviluppo per renderlo robusto, scalabile e conveniente per la produzione di massa.
Standardizzazione e benchmark: Nell’informatica convenzionale, abbiamo benchmark ben definiti (SPEC per CPU, MLPerf per acceleratori AI, ecc.) e metriche per le prestazioni. Per i sistemi neuromorfici, non è ancora chiaro come misurare e confrontare equamente le prestazioni. Se un chip esegue una rete neurale spiking e un altro una rete neurale standard, come confrontiamo “accuratezza” o “throughput” su un determinato compito? Sono in fase di sviluppo nuovi benchmark che valorizzano i punti di forza dei sistemi neuromorfici (come l’apprendimento continuo o il riconoscimento di pattern con vincoli energetici), ma finché la comunità non si accorda su di essi, dimostrare il valore delle soluzioni neuromorfiche agli esterni è difficile builtin.com. Questa mancanza di metriche e architetture standard significa anche che condividere i risultati tra gruppi di ricerca può essere problematico: ciò che funziona su un chip potrebbe non essere trasferibile su un altro se i loro modelli di neuroni o toolchain sono diversi.
Compatibilità con l’AI esistente: Attualmente, la maggior parte dell’AI mondiale si basa su modelli di deep learning ottimizzati per GPU e TPU. Questi modelli utilizzano aritmetica ad alta precisione, moltiplicazioni di matrici dense, ecc., che non sono direttamente compatibili con l’hardware neuromorfico spiking. Per sfruttare l’efficienza neuromorfica, spesso è necessario convertire o riaddestrare una rete neurale standard in una rete neurale spiking, un processo che può comportare una certa perdita di accuratezza builtin.com. Alcuni compiti potrebbero vedere prestazioni peggiori se forzati nel paradigma spiking. Inoltre, certi algoritmi di AI (come i grandi transformer usati nei modelli linguistici) non sono ancora chiaramente adattabili a implementazioni spiking. Questo significa che attualmente i chip neuromorfici eccellono in aree di nicchia (ad es. visione, elaborazione di sensori, apprendimento per rinforzo semplice), ma non sono una soluzione universale per tutti i problemi di AI al momento. I ricercatori stanno lavorando su approcci ibridi e migliori tecniche di addestramento per colmare il divario di accuratezza, ma resta una sfida garantire che un sistema neuromorfico possa raggiungere la stessa qualità di risultato di uno convenzionale per una determinata applicazione.
Sfide di mercato ed ecosistema: Dal punto di vista aziendale, il calcolo neuromorfico sta ancora cercando la sua “killer app” e un percorso chiaro verso la commercializzazione. Investitori e aziende sono cauti perché la tempistica per il ritorno economico della tecnologia è incerta. Un’analisi all’inizio del 2025 ha descritto il calcolo neuromorfico come una “innovazione promettente con difficili sfide di mercato,” sottolineando che, sebbene il potenziale sia elevato, la mancanza di applicazioni in grado di generare ricavi immediati lo rende una scommessa rischiosa per le aziende omdia.tech.informa.com. C’è una sorta di problema del “gatto che si morde la coda”: i produttori di hardware attendono la domanda per giustificare la produzione di chip su larga scala, ma gli utenti finali attendono chip accessibili per giustificare lo sviluppo di applicazioni. Tuttavia, la spinta sta crescendo, e implementazioni di nicchia (come chip neuromorfici su satelliti spaziali o sensori militari dove il risparmio energetico è fondamentale) stanno iniziando a mostrare un valore reale, che potrebbe gradualmente espandere il mercato.

In sintesi, il calcolo neuromorfico nel 2025 è all’avanguardia della ricerca e dell’ingegneria. Il settore affronta sfide non banali nello sviluppo tecnologico, negli strumenti e nella costruzione dell’ecosistema. Tuttavia, nessuna di queste sfide rappresenta un ostacolo fondamentale: assomigliano alle difficoltà incontrate dai primi computer paralleli o dai primi giorni delle GPU per il calcolo generale. Man mano che la comunità affronta la standardizzazione, migliora l’hardware e forma più sviluppatori, possiamo aspettarci che molte di queste limitazioni vengano ridotte nei prossimi anni. Una prospettiva di Nature nel 2025 ha notato con ottimismo che, dopo alcuni falsi inizi, la confluenza dei recenti progressi (migliori algoritmi di addestramento, miglioramenti nel design digitale e calcolo in-memory) “ora promette un’adozione commerciale su larga scala” della tecnologia neuromorfica, a patto che si risolva come programmare e distribuire questi sistemi su larga scala nature.com. Si sta lavorando attivamente a queste soluzioni, e il prossimo decennio probabilmente determinerà fino a che punto il calcolo neuromorfico potrà arrivare da qui in avanti.

Sviluppi recenti e notizie (al 2025)

Negli ultimi anni si sono registrati traguardi significativi e un rinnovato interesse per il calcolo neuromorfico, a indicare che il settore sta prendendo slancio. Ecco alcuni degli sviluppi più recenti fino al 2025:

Hala Point di Intel – Spingere la scala neuromorfica: Nell’aprile 2024, Intel ha annunciato Hala Point, il più grande sistema di calcolo neuromorfico mai costruito newsroom.intel.com. Hala Point raggruppa 1.152 chip Loihi 2, raggiungendo una capacità neurale di circa 1,15 miliardi di neuroni (paragonabile al cervello di un gufo) newsroom.intel.com. È installato presso i Sandia National Laboratories e viene utilizzato come banco di prova per la ricerca sull’ampliamento degli algoritmi neuromorfici. In particolare, Hala Point ha dimostrato la capacità di eseguire carichi di lavoro di IA mainstream (come le reti neurali profonde) con un’efficienza senza precedenti – raggiungendo 20 quadrilioni di operazioni al secondo con oltre 15 trilioni di operazioni al secondo per watt nei test newsroom.intel.com. Intel afferma che questo rivaleggia o supera le prestazioni di cluster di GPU/CPU su questi compiti, ma con un’efficienza energetica di gran lunga superiore newsroom.intel.com. Il significato è che i sistemi neuromorfici non sono più solo modelli giocattolo; stanno affrontando compiti di IA su scale rilevanti per l’industria, suggerendo che gli approcci neuromorfici potrebbero integrare o persino competere con gli attuali acceleratori di IA in futuro. Mike Davies di Intel Labs ha osservato che Hala Point combina l’efficienza del deep learning con “nuovo apprendimento ispirato al cervello” per esplorare un’IA più sostenibile, e che tale ricerca potrebbe portare a sistemi di IA che apprendono continuamente invece dell’attuale ciclo inefficiente di addestramento e distribuzione newsroom.intel.com.
NorthPole di IBM e la svolta scientifica: Alla fine del 2023, IBM ha pubblicato i dettagli del suo chip NorthPole sulla rivista Science, attirando notevole attenzione spectrum.ieee.org. NorthPole è significativo non solo per le sue specifiche tecniche (menzionate in precedenza), ma per aver mostrato una strada chiara per integrare i chip neuromorfici nei sistemi convenzionali. Dall’esterno, si comporta come un componente di memoria, il che significa che potrebbe essere inserito nel bus di memoria di un computer e funzionare con le CPU esistenti spectrum.ieee.org. Questo tipo di integrazione è cruciale per la commercializzazione. L’articolo su Science ha dimostrato che NorthPole esegue modelli di AI per la visione (come ResNet-50 per la classificazione delle immagini e YOLO per il rilevamento degli oggetti) molto più velocemente e in modo più efficiente rispetto a una GPU NVIDIA V100 – e persino superando la NVIDIA H100 di fascia alta in efficienza energetica di circa 5× spectrum.ieee.org. Un esperto indipendente, il Professor Vwani Roychowdhury dell’UCLA, ha definito il lavoro “un capolavoro di ingegneria,” sottolineando che, poiché la tecnologia neuromorfica analogica non è ancora pronta, l’approccio digitale di NorthPole “rappresenta un’opzione a breve termine per portare l’AI vicino a dove serve.” spectrum.ieee.org. In altre parole, IBM ha dimostrato che i chip neuromorfici possono iniziare ad avere impatti pratici già ora, utilizzando la tecnologia di fabbricazione attuale. Questo sviluppo è stato ampiamente trattato dai media tecnologici ed è stato visto come un grande passo verso l’introduzione delle idee neuromorfiche nei prodotti reali.
AI ispirata al cervello per spazio e difesa: Nel 2022 e 2023, agenzie come la NASA e il Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti hanno iniziato a sperimentare processori neuromorfici per usi specializzati. La NASA ha testato un chip neuromorfico (Loihi) per l’elaborazione di immagini satellitari e la navigazione spaziale, dove la tolleranza alle radiazioni e il basso consumo sono fondamentali. L’idea è che un piccolo co-processore neuromorfico su un satellite possa analizzare i dati dei sensori a bordo (ad esempio, rilevare caratteristiche sulla superficie di un pianeta o anomalie nella telemetria della navicella) senza bisogno di comunicazione continua con la Terra, risparmiando larghezza di banda ed energia. L’Air Force Research Lab ha collaborato con startup (ad es. BrainChip) per verificare se la tecnologia neuromorfica potesse mappare segnali complessi dei sensori per velivoli autonomi o sistemi di rilevamento missilistico embedded.com. L’estrema efficienza energetica e l’apprendimento in tempo reale dei sistemi neuromorfici sono molto attraenti per i sistemi militari autonomi che funzionano a batteria o a energia solare. Questi progetti sono per lo più in fase di test, ma segnalano una crescente fiducia nell’affidabilità dell’hardware neuromorfico anche fuori dal laboratorio.
Prodotti commerciali Edge AI: Entro il 2025, vediamo le prime avvisaglie di prodotti commerciali che integrano la tecnologia neuromorfica. L’IP Akida di BrainChip, ad esempio, è stato concesso in licenza per l’uso in moduli sensore automobilistici – un esempio è l’utilizzo di reti neuromorfiche per analizzare i dati dei sensori di pressione degli pneumatici di un’auto per rilevare slittamenti o cambiamenti nelle condizioni stradali in tempo reale. Un altro esempio è nei dispositivi smart home: una videocamera abilitata al neuromorfico che può effettuare riconoscimento persone e controllo gestuale direttamente sul dispositivo, funzionando per mesi con una sola batteria. Questi non sono ancora nomi noti al grande pubblico, ma dimostrano che il calcolo neuromorfico sta trovando spazio in applicazioni di nicchia ad alto valore. Gli analisti prevedono che, con l’espansione dell’Internet of Things (IoT), la domanda di AI miniaturizzata e a basso consumo esploderà, e i chip neuromorfici potrebbero conquistare una quota significativa di quel mercato se risulteranno facili da integrare. I rapporti di ricerca di mercato prevedono una rapida crescita dei ricavi del calcolo neuromorfico nel prossimo decennio – dell’ordine di un tasso di crescita annuale composto del 25-30% – creando potenzialmente un mercato da miliardi di dollari entro il 2030 builtin.com.
Collaborazione globale e conferenze: La comunità neuromorfica ha condiviso attivamente i progressi. Conferenze come il Neuromorphic Engineering workshop (Telluride) e il Neuro Inspired Computational Elements (NICE) dell’IEEE hanno registrato un’impennata nella partecipazione. Nel 2023, il workshop di Telluride ha presentato cani robotici controllati neuromorficamente, demo di riconoscimento facciale su sistemi neuromorfici single-board e altre applicazioni di fusione sensoriale neuromorfica. Inoltre, crescono gli sforzi open-source – ad esempio, il codice e i simulatori della Spiking Neural Network Architecture (SpiNNaker) sono disponibili per i ricercatori di tutto il mondo, e il software Lava di Intel per Loihi è stato reso open-source a fine 2022, invitando la comunità a contribuire con algoritmi e casi d’uso.
La crisi energetica dell’AI e la speranza neuromorfica: Un tema ricorrente nelle notizie recenti è il costo energetico dell’AI. Con i grandi modelli linguistici e i servizi AI che consumano sempre più energia (alcune stime indicano che il consumo elettrico dell’industria AI rappresenta una frazione enorme e crescente dell’energia globale), il calcolo neuromorfico viene spesso indicato come possibile rimedio. All’inizio del 2025, un articolo su Medium ha sottolineato che l’impronta energetica dell’AI sta aumentando vertiginosamente e ha definito i chip neuromorfici come “il futuro verde e intelligente dell’AI”, suggerendo che il 2025 potrebbe essere un punto di svolta in cui l’industria guarderà seriamente ai chip ispirati al cervello per contenere i consumi medium.com. Questa narrazione sta prendendo piede nel giornalismo tecnologico e nelle conferenze AI: in sostanza, calcolo neuromorfico per un’AI sostenibile. Anche i governi, attraverso iniziative per il calcolo a basso consumo, stanno iniziando a finanziare la ricerca neuromorfica con il duplice obiettivo di mantenere la crescita delle prestazioni AI e ridurre i costi energetici e di carbonio.

Tutti questi sviluppi dipingono il quadro di un settore che sta avanzando rapidamente su più fronti: comprensione scientifica, imprese ingegneristiche e primi test commerciali. Si ha la sensazione che il calcolo neuromorfico stia passando da un lungo periodo di incubazione a una fase di dimostrazione pratica. Sebbene non sia ancora “diventato mainstream”, i progressi del 2023–2025 suggeriscono che ciò potrebbe cambiare nei prossimi anni. Il consenso nella comunità è che, se verranno superati gli ostacoli rimanenti (soprattutto software e scalabilità), la tecnologia neuromorfica potrebbe rivoluzionare la prossima ondata di IA – una ondata più adattiva, sempre attiva e a basso consumo energetico rispetto a quanto possiamo ottenere con le architetture attuali.

Prospettive degli esperti sul futuro

Per completare questa panoramica, è illuminante ascoltare cosa dicono gli esperti del settore riguardo al calcolo neuromorfico e al suo futuro. Ecco alcune citazioni e punti di vista interessanti da parte di ricercatori e figure di spicco dell’industria:

Dharmendra S. Modha (IBM Fellow, Chief Scientist for Brain-Inspired Computing): “NorthPole unisce i confini tra il calcolo ispirato al cervello e il calcolo ottimizzato per il silicio, tra calcolo e memoria, tra hardware e software.” spectrum.ieee.org Modha sottolinea che l’approccio di IBM con NorthPole sta sfumando le distinzioni tradizionali nella progettazione dei computer – creando una nuova classe di chip che è allo stesso tempo processore e memoria, sia hardware che algoritmo. Da tempo sostiene che la co-localizzazione della memoria con il calcolo sia la chiave per raggiungere l’efficienza simile a quella del cervello. Secondo lui, i veri chip neuromorfici richiedono di ripensare l’intero stack, e il successo di NorthPole nel superare le GPU è una prova che questo approccio non convenzionale funziona. Modha ha persino suggerito che, se scalati, i sistemi neuromorfici potrebbero un giorno avvicinarsi alle capacità della corteccia umana per certi compiti, il tutto utilizzando solo una piccola frazione della potenza dei supercomputer attuali spectrum.ieee.org.
Mike Davies (Direttore del Neuromorphic Computing Lab di Intel): “Il costo computazionale dei modelli di IA odierni sta aumentando a ritmi insostenibili… L’industria ha bisogno di approcci fondamentalmente nuovi in grado di scalare.” newsroom.intel.com Davies parla spesso del muro dell’efficienza energetica che l’IA sta incontrando. Sottolinea che semplicemente aggiungere più GPU al problema non è una soluzione sostenibile a lungo termine a causa dei limiti energetici e di scalabilità. Il calcolo neuromorfico, sostiene, è una delle poche strade per continuare a progredire. La strategia di Intel riflette questa convinzione: investendo nella ricerca neuromorfica come Loihi e Hala Point, mirano a scoprire nuovi algoritmi (come l’apprendimento continuo, la codifica sparsa, ecc.) che potrebbero rendere l’IA futura non solo più veloce ma molto più efficiente. Davies ha evidenziato come i chip neuromorfici eccellano in compiti come il controllo adattivo e il sensing, e prevede che verranno integrati in sistemi di IA più ampi – forse un server di IA con alcuni acceleratori neuromorfici accanto alle GPU, ognuno dei quali gestisce i carichi di lavoro per cui è più adatto. La sua citazione sottolinea che la scalabilità nell’IA richiederà cambi di paradigma, e il design neuromorfico è uno di questi cambiamenti.
Carver Mead (Pioniere dell’Ingegneria Neuromorfica): (Da una prospettiva storica) Mead ha spesso espresso stupore per l’efficienza della biologia. In interviste, ha detto cose come: “Quando hai 10¹¹ neuroni che calcolano tutti in parallelo, puoi fare cose con un joule di energia che a un computer convenzionale richiederebbero kilojoule o più.” (parafrasi da vari interventi). La visione di Mead degli anni ’80 – che mescolare la fisica analogica con il calcolo potesse sbloccare capacità simili a quelle del cervello – sta finalmente dando i suoi frutti. Crede che l’ingegneria neuromorfica sia “la naturale continuazione della Legge di Moore” darpa.mil in un certo senso: poiché la miniaturizzazione dei transistor offre rendimenti decrescenti, dobbiamo trovare nuovi modi di utilizzare grandi quantità di transistor, e usarli per imitare i circuiti cerebrali (che privilegiano l’efficienza energetica rispetto alla precisione) è il passo logico successivo. Nei suoi commenti più recenti, Mead rimane ottimista sul fatto che la prossima generazione di ingegneri continuerà a perfezionare queste idee e che i principi neuromorfici pervaderanno le future piattaforme di calcolo (sebbene Mead sia in pensione, la sua eredità è presente in ogni progetto neuromorfico).
Vwani Roychowdhury (Professore di Ingegneria Elettrica, UCLA): “Dato che i sistemi analogici non hanno ancora raggiunto la maturità tecnologica, questo lavoro presenta un’opzione a breve termine per l’IA di essere implementata vicino a dove è necessaria.” spectrum.ieee.org Roychowdhury ha dato questa valutazione riguardo al chip NorthPole di IBM. In quanto accademico indipendente non direttamente legato a IBM o Intel, la sua prospettiva ha peso: sta riconoscendo che, sebbene la grande visione possa essere quella dei processori neuromorfici analogici (che potrebbero, in teoria, essere ancora più efficienti e simili al cervello), il fatto è che questi non sono ancora pronti. Nel frattempo, chip come NorthPole dimostrano che i chip neuromorfici digitali possono colmare il divario e offrire benefici immediati per l’implementazione dell’IA all’edge spectrum.ieee.org. La sua citazione evidenzia una visione pragmatica nella comunità: usare ciò che funziona ora (anche se si tratta di neuroni simulati digitalmente) per iniziare a raccogliere benefici, e continuare la ricerca su dispositivi analogici più esotici per il futuro. È un’approvazione del fatto che la tecnologia neuromorfica è pronta per certi compiti già oggi.
Ricercatori del Los Alamos National Laboratory: In un articolo del marzo 2025, i ricercatori di IA di Los Alamos hanno scritto che “il calcolo neuromorfico, la prossima generazione dell’IA, sarà più piccolo, più veloce e più efficiente del cervello umano.” en.wikipedia.org Questa affermazione audace riflette l’ottimismo che alcuni esperti hanno riguardo al potenziale ultimo dei progetti neuromorfici. Sebbene essere “più piccoli e più veloci” del cervello umano sia un obiettivo ambizioso (il cervello è una macchina straordinariamente potente da 20 Watt), il punto che viene sottolineato è che il calcolo neuromorfico potrebbe inaugurare sistemi di IA che non solo si avvicinano all’intelligenza umana, ma in realtà superano il cervello in pura velocità ed efficienza per certe operazioni. Il contesto di quella citazione è l’idea che i cervelli, pur essendo straordinari, sono il prodotto della biologia e hanno dei vincoli – le macchine ispirate ai cervelli potrebbero potenzialmente ottimizzare oltre questi vincoli (ad esempio, comunicando tramite segnali elettrici su distanze più brevi di quelle dei neuroni biologici, il che potrebbe consentire una propagazione del segnale più rapida, e utilizzando materiali che permettono frequenze di attivazione più elevate, ecc.). È una visione a lungo termine, ma è significativo che ricercatori seri stiano considerando tali possibilità.

Queste prospettive insieme dipingono il quadro di un campo sia proiettato verso il futuro che concreto. Gli esperti riconoscono gli ostacoli ma sono chiaramente entusiasti della traiettoria. Il tema ricorrente è che il calcolo neuromorfico è visto come una chiave per il futuro dell’informatica – specialmente per l’IA e il machine learning. Non si tratta di sostituire il cervello o creare macchine senzienti, ma di trarre ispirazione dalla biologia per superare i limiti attuali. Come ha riassunto eloquentemente Modha, l’obiettivo è fondere il meglio di entrambi i mondi: l’adattabilità e l’efficienza simili al cervello con i vantaggi del calcolo moderno al silicio spectrum.ieee.org.

Ulteriori letture e risorse

Per chi fosse interessato ad approfondire il neuromorphic computing, ecco alcune fonti e riferimenti autorevoli:

IBM Research – Neuromorphic Computing: L’articolo introduttivo di IBM “What is neuromorphic computing?” offre una panoramica accessibile e mette in evidenza i progetti IBM come TrueNorth e NorthPole ibm.com ibm.com.
Intel Neuromorphic Research Community: La newsroom e i blog di ricerca di Intel offrono aggiornamenti su Loihi e Hala Point, incluso il comunicato stampa di aprile 2024 che dettaglia le specifiche e gli obiettivi di Hala Point newsroom.intel.com.
DARPA SyNAPSE Program: L’annuncio DARPA del 2014 sul chip IBM TrueNorth offre spunti sulle motivazioni (efficienza energetica) e sull’architettura del chip darpa.mi l.
IEEE Spectrum: L’articolo di ottobre 2023 “IBM Debuts Brain-Inspired Chip For Speedy, Efficient AI” di Charles Q. Choi esamina in dettaglio il chip NorthPole e include commenti di espertispectrum.ieee.org.
Nature e Nature Communications: Per una prospettiva più accademica, Nature Communications (aprile 2025) ha pubblicato “The road to commercial success for neuromorphic technologies” nature.com che discute il percorso futuro e le sfide ancora aperte. Science (ottobre 2023) contiene l’articolo tecnico su NorthPole per chi desidera approfondire gli aspetti specifici.
BuiltIn & Articoli su Medium: Il sito tecnologico BuiltIn offre un’introduzione completa al neuromorphic computing, inclusi vantaggi e sfide spiegati in termini semplici builtin.com. Inoltre, alcuni autori su Medium hanno scritto articoli (ad esempio, sul perché aziende come IBM e Intel stanno investendo nel neuromorphic) per offrire una prospettiva adatta al grande pubblico medium.com.

Il neuromorphic computing è un campo in rapida evoluzione all’incrocio tra informatica, elettronica e neuroscienze. Rappresenta una coraggiosa re-immaginazione di come costruiamo macchine che “pensano”. Come abbiamo visto, il percorso dal concetto alla realtà è stato lungo decenni, ma i progressi sono innegabili e in accelerazione. Se le tendenze attuali continueranno, i chip ispirati al cervello potrebbero presto affiancare CPU e GPU nei nostri dispositivi, rendendo l’IA onnipresente e ultra-efficiente. Nelle parole di un team di ricerca, la tecnologia neuromorfica è pronta a diventare “la prossima generazione dell’IA” en.wikipedia.org – un’evoluzione che potrebbe cambiare radicalmente il computing come lo conosciamo. È un settore che vale la pena seguire nei prossimi anni.

Fonti:

IBM Research, “What is Neuromorphic Computing?” (2024 )ibm.com
DARPA News, “SyNAPSE Program Develops Advanced Brain-Inspired Chip” (Ago 2014) darpa.mil
Intel Newsroom, “Intel Builds World’s Largest Neuromorphic System (Hala Point)” (17 Apr 2024) newsroom.intel.com
IEEE Spectrum, “IBM Debuts Brain-Inspired Chip For Speedy, Efficient AI” (23 Ott 2023) spectrum.ieee.org
BuiltIn, “What Is Neuromorphic Computing?” (2023) builtin.com
Nature Communications, “La strada verso il successo commerciale per le tecnologie neuromorfiche” (15 apr 2025) nature.com
Wikipedia, “Calcolo neuromorfico” (consultato nel 2025) en.wikipedia.org

Neuromorphic Computing Is a Big Deal for A.I., But What Is It?

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