Tatto artificiale ed efficienza energetica: una nuova frontiera per l’AI

Uno studio coordinato dalla Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa propone un sistema tattile bioispirato per robot e macchine intelligenti a basso impatto energetico

È una svolta significativa per la ricerca sul tatto artificiale, che porta in primo piano la sfida dell’efficienza energetica e della sostenibilità nel futuro dell’intelligenza artificiale Tatto artificiale ed efficienza energetica: una nuova frontiera per l’AI
 
Il futuro dell’intelligenza artificiale non dipenderà solo da quanto sarà ‘intelligente’ e in grado di elaborare dati, ma anche dalla sua sostenibilità energetica. Uno studio pubblicato su Nature Communications e coordinato dalla Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa, in collaborazione con STMicroelectronics, Università di Zurigo e Politecnico Federale di Zurigo, ha sviluppato un innovativo sistema tattile bioispirato capace di riprodurre le modalità di percezione ed elaborazione del tatto umano con consumi energetici drasticamente ridotti. 
È una svolta significativa nella ricerca sul tatto artificiale, per costruire robot e macchine intelligenti in grado di interagire e collaborare in modo efficace e sicuro con l’ambiente circostante e gli esseri umani, e per ripensare in modo radicale il futuro dell’intelligenza artificiale, portando in primo piano la sfida dell’efficienza energetica e della sostenibilità.

Un sistema tattile ispirato alla pelle umana e al sistema nervoso umano
Il sistema integra una pelle artificiale sensorizzata, dotata di sensori ottici che imitano il comportamento dei recettori tattili della pelle umana, con un’architettura neurale bioispirata. Le risposte generate da questi sensori vengono quindi elaborate da una rete neuronale che riproduce l’organizzazione e le strategie del sistema nervoso umano grazie a uno speciale processore.
La soluzione proposta consente di elaborare i segnali tattili in modo non solo più preciso rispetto agli approcci di intelligenza artificiale convenzionali, ma anche in modo considerevolmente più efficiente dal punto di vista energetico. Questo sistema bioispirato apre la strada a una nuova generazione di sistemi sensoriali efficaci e a basso consumo per la robotica del futuro.

Nuove prospettive per robot, neuroprotesi e interazione persona-macchina: verso un nuovo paradigma per l’AI
Lo studio potrà incidere su diversi ambiti applicativi: in primo luogo, in uno scenario sociale in cui i robot saranno chiamati ad avere sempre più interazioni con gli esseri umani, la tecnologia potrà essere impiegata nello sviluppo di neuroprotesi bioniche, di robot collaborativi e umanoidi. La possibilità di distribuire sensori tattili su ampie superfici mantenendo consumi estremamente contenuti rappresenta un passo decisivo verso lo sviluppo di robot realmente efficaci e sostenibili anche in applicazioni impiantabili, indossabili e in mobilità.
Inoltre, lo studio offre una risposta concreta a una delle sfide più urgenti dell’intelligenza artificiale: la sostenibilità energetica. I sistemi di intelligenza artificiale di oggi, sempre più complessi, come i modelli linguistici di grandi dimensioni e i sistemi di AI generativa e agentica, richiedono quantità crescenti di energia, con costi economici e ambientali in rapido aumento. Le previsioni indicano prospettive di intensificazione di questa tendenza, rendendo sempre meno sostenibile sulla Terra l’attuale traiettoria tecnologica se esclusivamente basata sul supercalcolo. I principi dimostrati in questo studio indicano un possibile cambio di paradigma, basato sulla necessità di ripensare radicalmente il modo in cui vengono costruiti i sistemi intelligenti, traendo ispirazione non solo dalle capacità del cervello e del corpo degli esseri umani, ma soprattutto dalla loro straordinaria efficienza.

Le dichiarazioni
Andrea Ortone, primo autore dello studio, dottorando della Scuola Superiore Sant’Anna: “Replicando il linguaggio a spike del sistema nervoso, abbiamo ottenuto una sensibilità tattile artificiale accurata ed efficiente, basata su circuiti analogici che emulano i neuroni biologici per decodificare gli stimoli esterni con un consumo energetico drasticamente inferiore rispetto all’intelligenza artificiale convenzionale. Una sfida centrale è stata quella di tradurre la natura distribuita e dinamica della percezione tattile in un sistema artificiale efficiente: un risultato che abbiamo raggiunto attraverso la stretta integrazione di sensori, modellazione neurale e hardware neuromorfo all’interno di un’architettura unificata a spike”.

Calogero Oddo, coordinatore dello studio, docente responsabile del Neuro-Robotic Touch Laboratory della Scuola Superiore Sant’Anna: “Il senso del tatto è particolarmente complesso perché è il risultato dell’interazione fisica, distribuita e variabile nel tempo, tra il corpo umano e l’ambiente circostante, con una moltitudine di quesiti scientifici fondamentali ancora da chiarire. Questo studio dimostra il potenziale applicativo della ricerca neuroscientifica sul senso del tatto, anche in collaborazione tra università e un’azienda altamente innovativa come STMicroelectronics, con impatto sullo sviluppo di neurotecnologie per bionica, robotica medica, di servizio e industriale. Le architetture di intelligenza artificiale neuroispirate di questa ricerca saranno in futuro integrate in robot e macchine intelligenti in grado di interagire e collaborare in modo efficace, sicuro e sostenibile con altre macchine, con l’ambiente circostante e con esseri umani”.

Giuseppe Desoli, co-autore dello studio, Company Fellow, AI HW Architectures R&D Director STMicroelectronics: “Questo lavoro descrive una tecnologia rivoluzionaria destinata a svolgere un ruolo chiave nell’integrazione futura di sensori a bassissimo consumo con intelligenza a bordo, consentendo ai sensori di fornire informazioni semanticamente rilevanti, anziché dati grezzi, grazie ad algoritmi e architetture ispirati alla biologia. Questi progressi aprono nuovi scenari in cui i sensori possono filtrare con intelligenza le informazioni subito dopo l’acquisizione dei segnali analogici, operando con consumi energetici estremamente bassi. Questa capacità supporta la lunga durata della batteria e l’uso di sistemi di energy scavenging, perché riduce la quantità di dati da trasmettere. La stretta collaborazione con mondo accademico e istituti di ricerca resta fondamentale per STMicroelectronics e questo lavoro è un esempio delle sinergie realizzabili quando i risultati della ricerca possono essere trasferiti in prodotti industriali reali”.

Giacomo Indiveri, co-autore dello studio, Institute of Neuroinformatics, UZH e ETHZ: “Un aspetto cruciale di questo lavoro risiede nell’approccio ‘NeuroAI’ bio-fisicamente realistico adottato per sviluppare un modello di rete neurale biologicamente plausibile (ovvero ‘biomimetico’), simulato inizialmente su computer. Il fatto che tale modello sia stato inoltre validato utilizzando un processore neuromorfo con circuiti inbridi analogici-digitali ne evidenzia ulteriormente la solidità e il carattere fortemente innovativo. Questo lavoro dimostra come l’approccio seguito possa condurre a un’elaborazione robusta in tempo reale basata su circuiti neuromorfici analogici che, similmente ai loro corrispettivi biologici, sono da un lato rumorosi e altamente variabili, ma dall’altro estremamente efficienti dal punto di vista energetico”.