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Un cervello di gelatina ha imparato a giocare a Pong

Ha migliorato le sue prestazioni in circa 24 minuti

Una vecchia partita a Pong (fonte: mbiebusch, via Flickr, CC BY-SA 2.0)

Redazione Ansa

È riuscita a memorizzare il classico videogioco Pong, che simula una partita di ping pong, la prima Intelligenza Artificiale basata su un 'cervello' fatto 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 errori. 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 immagazzinare una forma basilare di memoria. Il successo  dell’esperimento potrebbe avere applicazioni  in 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 a un materiale gelatinoso, in grado di cambiare forma in risposta agli stimoli elettrici e di memorizzare, queste modifiche.

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 in 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”.

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