La convergenza tra neuroscienze e intelligenza artificiale sta vivendo una nuova stagione di interesse grazie a quello che oggi viene definito NeuroAI: un campo di ricerca che mira a creare sistemi informatici ispirati al funzionamento reale del cervello umano. Non si tratta di una novità assoluta, ma di una fase evolutiva che rilancia con forza la visione nata decenni fa dalla cosiddetta ingegneria neuromorfica.

Un’eredità scientifica lunga trent’anni

Per quasi tre decenni, l’Istituto di Neuroinformatica di Zurigo ha rappresentato uno dei poli più autorevoli al mondo nello studio dei meccanismi neurali e nella loro traduzione in tecnologie avanzate. Creato nel 1995 come collaborazione tra l’Università di Zurigo e il Politecnico Federale (ETH), l’istituto ha portato avanti una missione chiara: comprendere come il cervello elabora informazioni e trasformare questi principi in modelli computazionali efficienti.

Questo percorso scientifico affonda le sue radici nel lavoro pionieristico sviluppato negli anni Ottanta al Caltech da Carver Mead e Misha Mahowald, i ricercatori che hanno coniato il termine neuromorphic engineering. La loro intuizione fu rivoluzionaria: realizzare circuiti elettronici che imitassero la dinamica dei neuroni biologici anziché limitarsi alla logica tradizionale dei chip digitali.

Dal neuromorfico alla NeuroAI: un’evoluzione naturale

Oggi questo campo sta vivendo una rinascita grazie ai progressi dell’intelligenza artificiale. I modelli attuali, pur essendo straordinariamente potenti, si basano ancora su architetture lontane da quelle del cervello umano, con consumi energetici molto elevati e scarsa efficienza nei compiti percettivi continui.

La NeuroAI mira proprio a colmare questo divario, esplorando:

• reti neurali ispirate alla biologia, capaci di apprendere come i neuroni reali;

• hardware neuromorfico di nuova generazione, pensato per consumare pochissima energia;

• modelli cognitivi più flessibili, in grado di adattarsi a situazioni dinamiche;

• sinergia tra neuroscienze e machine learning, con scambi continui tra ricerca teorica e applicazioni.

Perché la NeuroAI è così importante oggi

L’interesse crescente nasce da tre fattori principali:

1️⃣ Efficienza energetica

Il cervello umano funziona con l’equivalente di una lampadina da 20 watt. I grandi modelli di IA consumano milioni di volte di più.

2️⃣ Nuove capacità di apprendimento

Le reti neuromorfiche possono elaborare flussi continui di dati in tempo reale, proprio come fa il sistema nervoso.

3️⃣ Limiti dell’IA attuale

I modelli tradizionali hanno difficoltà a generalizzare, a gestire la percezione dinamica e a imparare senza grandi quantità di dati etichettati.

Il futuro della NeuroAI

La ricerca in questo settore è destinata a crescere grazie all’interesse combinato di università, industrie high-tech e istituti di neuroscienze. I prossimi anni potrebbero vedere:

• chip neuromorfici integrati nei dispositivi quotidiani;

• sistemi di IA più rapidi e autonomi;

• nuove architetture ibride che uniscono deep learning e modelli biologici;

• applicazioni rivoluzionarie in robotica, medicina, analisi sensoriale e automazione.

Conclusione

NeuroAI non è solo un’evoluzione dell’ingegneria neuromorfica: è un punto di incontro tra discipline diverse, capace di rilanciare un settore che da trent’anni cerca di imitare il cervello per costruire macchine più intelligenti, più efficienti e più vicine alla natura.

Quello che una volta era un approccio sperimentale oggi è considerato uno dei percorsi più promettenti per il futuro dell’intelligenza artificiale.