Dal rilevamento ai sistemi di percezione
Il progetto SENSEMAKER ha ideato architetture elettroniche che integrano diverse informazioni sensoriali in un modello di ambiente percettivo completo. Imitando i principi biologici dei recettori sensoriali e del funzionamento del sistema nervoso, lo spazio ambientale viene rappresentato a un livello cognitivo superiore. Analogamente al cervello, il sistema SenseMaker è in grado di estrarre informazioni correlate da rappresentazioni sensoriali che vengono perfezionate simultaneamente con l'ausilio di differenti modalità sensoriali. In base a una libreria predefinita, il sistema opta per un insieme minimo di modalità sensoriali che vengono combinate per consentire l'identificazione e la distinzione oggetto/ambiente in maniera affidabile. Grazie alla creazione di modelli che imitano il sistema nervoso, il sistema percettivo è stato esplorato ampiamente e infine implementato impiegando circuiti ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) misti analogici e digitali programmabili. In caso di variazioni impreviste nell'ambiente o di parziale deterioramento di alcuni sensori, il sistema è in grado di riconfigurarsi autonomamente grazie alla formazione di interconnessioni supplementari. Sono stati implementati neuroni generatori di impulsi e sinapsi adattive utilizzando un circuito ASIC a rete neurale a segnale misto. La rete neurale generatrice di impulsi imita il comportamento dei neuroni, che viene spiegato tramite modelli di membrana. Gli impulsi, quindi, possono essere generati in determinati valori di tensione della membrana di soglia, mentre le sinapsi correlate alla conduttanza offrono una base realistica per i relativi potenziali di inversione. Tramite varianti nel processo di fabbricazione, ogni transistor risulta differente dagli altri, proprio come i neuroni. Allo scopo di controllare queste fluttuazioni per sviluppare microcircuiti neurali con una distribuzione statistica nota dei relativi parametri, ogni neurone elettronico è dotato di diversi parametri regolabili individualmente. Grazie alla plasticità, inoltre, è possibile un maggiore approfondimento sull'adattamento del cervello all'ambiente. Dalla controparte biologica sono state attinte regole di plasticità associativa adoperando algoritmi di plasticità dipendenti dai tempi degli impulsi, derivati da studi sulla neocorteccia mammaria e utilizzati per l'immagazzinamento di memorie a lungo termine. Nel chip di rete neurale generatore di impulsi, ogni sinapsi misura la correlazione tra il segnale pre e post-sinaptico. I sistemi di percezione simili a quelli viventi imitano l'interazione sofisticata di un sistema vivente con il suo ambiente. Unendo le informazioni percettive, la visione, l'ascolto e/o il tocco, alla cognizione, al controllo e alla risposta, questi sistemi sono potenzialmente in grado di estendere le funzionalità delle macchine e ampliare i sensi umani.