Nuovi approcci alla potenza di calcolo
Il progetto CORENET(si apre in una nuova finestra), finanziato dall’UE, sta realizzando dispositivi informatici che imitano il cervello e utilizzano reti di reazioni chimiche come sistemi di elaborazione delle informazioni molecolari. «Ci siamo ispirati al cervello umano, che è di per sé un elaboratore chimico.» «Ci siamo quindi prefissati di dimostrare che le reti di reazione dinamiche contenute in ambienti microfluidici possono eseguire compiti computazionali di alto livello», afferma Wilhelm Huck(si apre in una nuova finestra), membro del consorzio, docente e responsabile del team di CORENET presso l’Università Radboud(si apre in una nuova finestra) nei Paesi Bassi. Il lavoro è parte della strategia volta a promuovere l’apprendimento automatico che viene portata avanti nell’ambito di progetti finanziati dall’UE.
Risposte chimiche interpretate tramite l’apprendimento automatico avanzato
Il team ha implementato il reservoir computing su chip microfluidici utilizzando reti di reazioni chimiche che convertono le molecole iniziali e le condizioni ambientali in uno schema di molecole bersaglio. Uno strato di input chimico costituito da un solvente, da un pH e una salinità specifici, da molecole iniziali e da catalizzatori viene mantenuto a una temperatura prestabilita e forma un serbatoio, nel quale si verificano reazioni che hanno inizio da semplici molecole di partenza a uno o due atomi di carbonio ed espandono lo spazio chimico per generare decine di composti più complessi a livello strutturale. In tal modo, le reazioni correlano le condizioni iniziali con il prodotto finale, ovvero emerge una reazione che può poi essere analizzata dall’intelligenza artificiale (IA) e dall’apprendimento automatico al fine di estrarre informazioni significative.
Il futuro del calcolo è già qui
Un risultato fondamentale è stato lo sviluppo e l’automazione di successo dei flussi di lavoro di calcolo basati su serbatoi chimici, in cui gli input chimici che scorrevano attraverso reattori microfluidici producevano output non lineari che venivano analizzati e interpretati per risolvere problemi di classificazione e previsione. Sono stati definiti protocolli per il controllo, il monitoraggio e la gestione di queste reti di reazioni, il che ha segnato un passo in avanti significativo verso il calcolo molecolare scalabile. Un articolo di primaria importanza pubblicato su «Nature», intitolato «Chemical reservoir computation in a self-organizing reaction network»(si apre in una nuova finestra) (ovvero calcolo del serbatoio chimico in una rete di reazioni ad organizzazione autonoma), ha messo in evidenza come reazioni di formosio(si apre in una nuova finestra) e sistemi correlati possano fungere da substrati per il calcolo molecolare. Il progetto sta ultimando alcuni lavori di approfondimento in cui la generalizzazione di questo concetto viene dimostrata da un reservoir computer performante dotato di una rete di reazioni chimiche di nuovo sviluppo. «Siamo stati entusiasti del successo ottenuto dall’approccio e del modo in cui il nostro straordinario gruppo di scienziati del mondo accademico e industriale si sia unito per affrontare questa grande sfida di combinare chimica dei sistemi, microfluidica, metabolomica e IA», aggiunge Andres de la Escosura(si apre in una nuova finestra), coordinatore del progetto e docente associato presso l’Università autonoma di Madrid(si apre in una nuova finestra). Il progetto CORENET è stato finanziato dal Consiglio europeo per l’innovazione(si apre in una nuova finestra).
