Introduzione

Un dispositivo capace di elaborare simultaneamente diversi segnali di ingresso e realizzare un processo di classificazione. L’invenzione sfrutta i processi fisici che hanno luogo in materiali nanostrutturati complessi in risposta a stimoli fisici esterni e si pone come alternativa migliorata alle reti neurali artificiali classiche.

Caratteristiche Tecniche

Un dispositivo che permette di implementare un classificatore Booleano multi-input riconfigurabile, capace di riconoscere diversi input binari di ingresso e di essere riprogrammato evitando l’uso di algoritmi di apprendimento poco efficienti in termini temporali ed energetici. A differenza delle reti neurali artificiali classiche, il nuovo dispositivo non richiede una progettazione dettagliata dei suoi costituenti ma sfrutta le proprietà fisiche di film nanostrutturati auto-assemblati. Questo rende il sistema tollerante a errori sia nel processo di fabbricazione che nella fase di utilizzo e apre nuove prospettive per la progettazione di dispostivi capaci di elaborare e integrare grandi quantità di informazione per realizzare task quali il “pattern recognition”.

Possibili Applicazioni

• Riconoscimento di immagini;
• Robotica;
• Compressione dati;
• Crittografia e cifratura dati.

Vantaggi

• Materiali auto-assemblati di semplice ed economica fabbricazione;
• Non necessitando di processi di apprendimento è più efficiente;
• Maggiore tolleranza agli errori.