La prima IA fatta di gelatina imparato a giocare a Pong
La prima IA fatta di gelatina imparato a giocare a Pong
Ha migliorato le sue prestazioni in circa 24 minuti
È riuscita a memorizzare il classico videogioco Pong, che simula una partita di ping pong, la prima Intelligenza Artificiale fatta di un materiale simile alla gelatina: estremamente semplice e collegato a degli elettrodi, il sistema ha anche migliorato le sue prestazioni in circa 24 minuti, giocando partite più lunghe contro il computer senza sbagliare. Il risultato, pubblicato sulla rivista Cell Reports Physical Science, si deve al gruppo di ricerca dell'Università britannica di Reading ed è il primo passo per dimostrare che anche i materiali sintetici possono avere una forma basilare di memoria. La riuscita dell'esperimento potrebbe avere implicazioni per molti campi, dai robot soffici alle protesi, dai sensori di rilevamento ambientale ai materiali che si adattano alle condizioni circostanti. I ricercatori coordinati da Yoshikatsu Hayashi sono stati ispirati da uno studio del 2022, nel quale a imparare a giocare a Pong erano stati dei neuroni coltivati in laboratorio e stimolati con impulsi elettrici che fornivano feedback sulle prestazioni. Lo stesso procedimento è stato adesso applicato ad un idrogel, un materiale a base di acqua e della consistenza della gelatina, in grado di cambiare forma in risposta agli stimoli elettrici e di ricordare, in un certo senso, queste modifiche grazie a una sorta di memoria fisica. Inizialmente, il sistema di IA colpiva la pallina in circa la metà delle volte, ma nel giro di 24 minuti ha aumentato la sua percentuale di successo al 60%. Il miglioramento non è stato veloce come per i neuroni coltivati, che hanno impiegato solo 20 minuti, ma evidenzia comunque l'emergere di una forma di memoria all'interno di un materiale sintetico. "La nostra ricerca dimostra che anche i materiali molto semplici possono mostrare comportamenti complessi e adattivi tipicamente associati ai sistemi viventi o alle Intelligenze Artificiali più sofisticate", afferma Hayashi. "Ciò apre interessanti possibilità per lo sviluppo di nuovi tipi di materiali 'intelligenti', in grado di apprendere e adattarsi al loro ambiente".
W.Matthews--TFWP
