I Paesi Bassi stanno costruendo un hub di calcolo neuromorfico leader

      Le nostre tecnologie più recenti e più avanzate-dall'intelligenza artificiale all'IoT industriale, alla robotica avanzata e alle auto a guida autonoma — condividono gravi problemi: consumo energetico massiccio, capacità limitate all'avanguardia, allucinazioni del sistema e gravi lacune di precisione. 

      Una possibile soluzione sta emergendo nei Paesi Bassi. Il paese sta sviluppando un ecosistema promettente per il calcolo neuromorfico, che si basa sulle neuroscienze per aumentare l'efficienza e le prestazioni IT. Miliardi di euro sono stati investiti in questa nuova forma di calcolo in tutto il mondo. I Paesi Bassi mirano a diventare leader nel mercato riunendo startup, aziende affermate, organizzazioni governative e accademici in un ecosistema di calcolo neuromorfico.

      Una missione olandese nel Regno Unito

      A marzo, una delegazione olandese è atterrata nel Regno Unito per ospitare una “Missione di innovazione” con rappresentanti tecnologici e governativi locali. Top Sector ICT, un'organizzazione sostenuta dal governo olandese, ha guidato la missione, che ha cercato di rafforzare e discutere il futuro del calcolo neuromorfico in Europa e nei Paesi Bassi. 

      Abbiamo contattato Top Sector ICT, che ci ha messo in contatto con uno dei loro collaboratori: il dottor Johan H. Mentink, esperto di fisica computazionale presso la Radboud University nei Paesi Bassi. Mentink ha parlato di come il calcolo neuromorfico può risolvere le sfide di energia, precisione ed efficienza delle nostre attuali architetture di calcolo. 

      "Gli attuali computer digitali utilizzano processi assetati di potere per gestire i dati”, ha detto Mentink. 

      "Il risultato è che alcuni data center moderni utilizzano così tanta energia che hanno persino bisogno di una propria centrale elettrica.” 

      L'informatica oggi memorizza i dati in un posto (memoria) e li elabora in un altro posto (processori). Ciò significa che molta energia viene spesa per il trasporto dei dati, ha spiegato il dottor Mentink. 

      Al contrario, le architetture di calcolo neuromorfiche sono diverse a livello hardware e software. Ad esempio, invece di utilizzare processori e memorie, i sistemi neuromorfici sfruttano nuovi componenti hardware come i memristori. Questi agiscono sia come memoria che come processori. 

      Elaborando e salvando i dati sullo stesso componente hardware, il calcolo neuromorfico rimuove il compito ad alta intensità energetica e soggetto a errori di trasporto dei dati. Inoltre, poiché i dati sono memorizzati su questi componenti, possono essere elaborati più immediatamente, con conseguente processo decisionale più rapido, allucinazioni ridotte, maggiore precisione e prestazioni migliori. Questo concetto viene applicato all'edge computing, all'IoT industriale e alla robotica per accelerare il processo decisionale in tempo reale. 

      "Proprio come il nostro cervello elabora e memorizza le informazioni nello stesso posto, possiamo creare computer che combinino l'archiviazione e l'elaborazione dei dati in un unico posto”, ha spiegato Mentink.  

      Primi casi d'uso per il calcolo neuromorfico

      Il calcolo neuromorfico è tutt'altro che sperimentale. Un gran numero di aziende tecnologiche nuove e affermate sono fortemente investite nello sviluppo di nuovi hardware, dispositivi edge, software e applicazioni di calcolo neuromorfico.

      I grandi marchi tecnologici come IBM, NVIDIA e Intel, con i suoi chip Loihi, sono tutti coinvolti nel calcolo neuromorfico, mentre le aziende dei Paesi Bassi, allineate con un white paper nazionale del 2024, stanno assumendo un ruolo di primo piano a livello regionale. 

      Ad esempio, la società olandese Innatera — leader nei processori neuromorfici a bassissima potenza-ha recentemente ottenuto 15 milioni di euro in finanziamenti Series — A da Invest-NL Deep Tech Fund, EIC Fund, MIG Capital, Matterwave Ventures e Delft Enterprises. 

      Innatera è solo la punta dell'iceberg, poiché i Paesi Bassi continuano a sostenere la nuova industria attraverso fondi, sovvenzioni e altri incentivi.

      I casi d'uso immediati per il calcolo neuromorfico includono tecnologie di rilevamento basate su eventi integrate in sensori intelligenti come telecamere o audio. Questi dispositivi neuromorfici elaborano solo cambiamenti, che possono ridurre drasticamente la potenza e il carico di dati, ha affermato Sylvester Kaczmarek, CEO di OrbiSky Systems, una società che fornisce integrazione AI per la tecnologia spaziale.  

      L'hardware e il software neuromorfico hanno il potenziale per trasferire l'intelligenza artificiale in esecuzione sull'edge, in particolare per dispositivi a bassa potenza come dispositivi mobili, indossabili o IoT. 

      Il riconoscimento dei pattern, lo spotting delle parole chiave e la diagnostica semplice — come l'elaborazione del segnale in tempo reale di flussi di dati complessi dei sensori per usi biomedici, robotica o monitoraggio industriale-sono alcuni dei principali casi d'uso, ha spiegato il dottor Kaczmarek. 

      Se applicato al riconoscimento di pattern e classificazione o al rilevamento di anomalie, il calcolo neuromorfico può prendere decisioni in modo molto rapido ed efficiente, 

      Il professor Hans Hilgenkamp, direttore scientifico del MESA + Institute presso l'Università di Twente, ha convenuto che il riconoscimento dei modelli è uno dei campi in cui il calcolo neuromorfico eccelle. 

      "Si può anche pensare [ad esempio] alla previsione dei guasti nelle applicazioni industriali o automobilistiche”, ha detto.   

      Le lacune che creano opportunità neuromorfiche

      Nonostante i recenti progressi, la strada per stabilire solidi ecosistemi di calcolo neuromorfico nei Paesi Bassi è impegnativa. Le catene di approvvigionamento tecnologiche globalizzate e la standardizzazione delle nuove tecnologie lasciano poco spazio all'innovazione a livello di hardware. 

      Ad esempio, le reti ottiche e i chip ottici hanno dimostrato di sovraperformare i sistemi tradizionali in uso oggi, ma la tecnologia non è stata implementata a livello globale. L'implementazione di nuovo hardware comporta un coordinamento strategico tra il settore pubblico e privato. Il lancio globale della tecnologia 5G fornisce un buon esempio delle sfide. Ha richiesto alle società di telecomunicazioni e ai governi di tutto il mondo di implementare non solo nuove antenne, ma anche smartphone, laptop e un sacco di hardware in grado di supportare il nuovo standard. 

      Dal lato software, nel frattempo, i sistemi 5G avevano un urgente bisogno di standard globali per garantire integrazione, interoperabilità e distribuzione fluida. Inoltre, le società di telecomunicazioni consolidate hanno dovuto passare dalla pura concorrenza alla collaborazione strategica, un cambiamento sconosciuto per un settore a lungo costruito su operazioni in silos.

      Gli ecosistemi di calcolo neuromorfico affrontano ostacoli simili. I Paesi Bassi riconoscono che il successo dell'intero settore dipende dall'innovazione nei materiali, nei dispositivi, nella progettazione di circuiti, nell'architettura hardware, negli algoritmi e nelle applicazioni. 

      Queste sfide e lacune stanno guidando nuove opportunità per aziende tecnologiche, start-up, fornitori e partner. 

      Kaczmarek ci ha detto che il calcolo neuromorfico richiede l'integrazione full-stack. Ciò comporta competenze in grado di collegare nuovi materiali e dispositivi attraverso la progettazione di circuiti e architetture ad algoritmi e applicazioni. "Riunire questi strati è cruciale ma impegnativo”, ha detto. 

      Dal punto di vista degli algoritmi e del software, lo sviluppo di nuovi paradigmi di programmazione, le regole di apprendimento (oltre la backpropagazione del deep learning standard) e gli strumenti software nativi dell'hardware neuromorfico sono anch'essi priorità. 

      “È fondamentale rendere l'hardware utilizzabile ed efficiente-co-progettare hardware e algoritmi perché sono intimamente accoppiati nei sistemi neuromorfici”, ha affermato Kaczmarek. 

      Altre industrie che hanno sviluppato o stanno prendendo in considerazione la ricerca sul calcolo neuromorfico includono l'assistenza sanitaria (interfacce cervello-computer e protesi), l'agroalimentare e l'energia sostenibile. 

      Moduli o componenti di calcolo neuromorfico possono anche essere integrati con CMOS convenzionali, fotonica, IA e persino tecnologie quantistiche. 

      Opportunità a lungo termine nei Paesi Bassi

      Abbiamo chiesto al dott. Hilgenkamp quali competenze o innovazioni sono più necessarie e offrono le maggiori opportunità di contributo e crescita all'interno di questo ecosistema emergente.

      ” Gli sviluppi a lungo termine coinvolgono nuovi materiali e molta ricerca, che è già in corso a livello accademico", ha affermato Hilgenkamp. 

      Ha aggiunto che l'idea di “materiali che possono imparare” porta a concetti completamente nuovi nella scienza dei materiali che sono eccitanti per i ricercatori. 

      D'altra parte, il dottor Mentink ha sottolineato l'opportunità di trasformare le nostre economie, che si basano sull'elaborazione di enormi quantità di dati. 

      "Anche la sostituzione di una piccola parte con il calcolo neuromorfico porterà a enormi risparmi energetici", ha affermato. 

      "Inoltre, con il calcolo neuromorfico, è possibile eseguire molta più elaborazione vicino a dove vengono prodotti i dati. Questa è una buona notizia per le situazioni in cui i dati contengono informazioni sensibili alla privacy.” 

      Esempi concreti, secondo il dr Mentink, includono anche il rilevamento delle frodi per le transazioni con carta di credito, l'analisi delle immagini da parte di robot e droni, il rilevamento delle anomalie dei battiti cardiaci e l'elaborazione dei dati delle telecomunicazioni.

      ” I casi d'uso più promettenti sono quelli che coinvolgono enormi flussi di dati, forti richieste di tempi di risposta molto rapidi e piccoli budget energetici", ha affermato Mentink. 

      Con l'aumento dei casi d'uso per il calcolo neuromorfico, Dr Mentink si aspetta che lo sviluppo di toolchain software che consentano una rapida adozione di nuove piattaforme neuromorfiche veda la crescita. Questo nuovo settore includerebbe servizi per semplificare l'implementazione.

      ” La crescita sostenibile a lungo termine richiede uno sforzo interdisciplinare concertato attraverso l'intero stack di calcolo per consentire una perfetta integrazione delle scoperte fondamentali alle applicazioni nei nuovi sistemi di calcolo neuromorfico", ha detto Mentink. 

      La linea di fondo

      Il potenziale del calcolo neuromorfico si è tradotto in miliardi di dollari di investimenti nei Paesi Bassi e in Europa, così come in Asia e nel resto del mondo. 

      Le aziende che possono innovare, sviluppare e integrare tecnologie neuromorfiche a livello hardware e software ne trarranno il massimo vantaggio.  

      Il potenziale del calcolo neuromorfico per una maggiore efficienza energetica e prestazioni potrebbe incresparsi in tutti i settori. Energia, sanità, robotica, intelligenza artificiale, IoT industriale e tecnologia quantistica trarranno beneficio se integreranno la tecnologia. E se l'ecosistema olandese decolla, i Paesi Bassi saranno in grado di aprire la strada.

      Sostenere la tecnologia olandese è una missione chiave della Conferenza TNW, che si terrà dal 19 al 20 giugno ad Amsterdam. I biglietti sono ora in vendita-utilizzare il codice TNWXMEDIA2025 alla cassa per ottenere il 30% di sconto.