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Economia

Rivoluzione AI dalla Cina: i Memristori cambiano il futuro della computazione

Uno scienziato cinese promette di rivoluzionare l’AI con un innovativo sistema di gestione dati basato sui memristori, superando i limiti attuali di velocità e consumo energetico. Scopri come questa tecnologia può cambiare il futuro.

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Uno scienziato cinese prometto un sistema di gestione dei dati molto più efficiente, soprattutto nelle applicazioni AI, e basato sull’uso dei memristori, una componente elettronica passiva.

Cos’è un memristore?

Un memristore, termine che unisce “memoria” e “resistore”, è un componente elettronico passivo non lineare, teorizzato nel 1971 da Leon Chua come il quarto elemento fondamentale dei circuiti, accanto a resistore, condensatore e induttore.

Concetto di Memristore comparato con gli altri elementi dell’eelttronica

A differenza di un resistore tradizionale, che limita il flusso di corrente in modo statico, il memristore “ricorda” la quantità di carica elettrica che lo ha attraversato, modificando la sua resistenza in base a questa “storia”.

Questa proprietà unica consente ai memristori di funzionare sia come memoria non volatile sia come unità di calcolo, eliminando la necessità di trasferire dati tra memoria e processore.

Realizzato per la prima volta nel 2008 dai laboratori HP con un film sottile di diossido di titanio, il memristore è oggi al centro della ricerca per la sua capacità di rivoluzionare l’elettronica, grazie a velocità elevate, basso consumo energetico e alta densità di integrazione.

Un computer basato su memristori e non sui moduli di memoria attuali sarebbe in grado di avviarsi istantaneamente, senza caricare il sistema operativo che sarebbe già parte dell’hardware.

Un balzo avanti nella computazione: il contributo cinese

Scienziati cinesi dell’Università di Pechino e del Chinese Institute for Brain Research hanno sviluppato un sistema innovativo di ordinamento dati che combina memristori con un algoritmo avanzato, promettendo velocità superiori e un consumo energetico drasticamente ridotto.

Questo approccio, descritto in un articolo pubblicato su Nature Electronics (25 giugno 2025), affronta il “collo di bottiglia” dell’architettura Von Neumann, dove la separazione tra memoria e unità di calcolo limita la velocità di trasferimento dei dati.

Il sistema, basato su array di memristori a struttura “un transistor-un resistore”, ha dimostrato un incremento della velocità di elaborazione di 7,7 volte, un’efficienza energetica migliorata di 160 volte e un’efficienza di spazio di oltre 32 volte rispetto ai metodi tradizionali. Il prototipo ha gestito con successo compiti complessi come la ricerca di percorsi e l’inferenza neurale, aprendo nuove prospettive per l’intelligenza artificiale (AI), i database, la ricerca web e la computazione scientifica.

Applicazioni e prospettive

La capacità dei memristori di emulare le funzioni di memoria e calcolo del cervello umano li rende ideali per applicazioni oltre l’AI, come i sistemi di trasporto intelligenti per l’analisi in tempo reale delle immagini e i servizi finanziari per valutazioni rapide dei rischi.

Eliminando le operazioni di confronto tipiche degli algoritmi di ordinamento tradizionali, il nuovo metodo utilizza ricerche iterative per identificare valori minimi o massimi, risparmiando tempo ed energia.

Questa innovazione segna un passo significativo verso l’integrazione di memoria e calcolo, superando i limiti delle attuali tecnologie basate su CPU e GPU. Con il crescente interesse industriale (aziende come Samsung e HP sono già attive nella ricerca), i memristori potrebbero trasformare l’elettronica, rendendo i dispositivi più veloci, efficienti e compatti.


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