Un team di scienziati ha sviluppato un nuovo sistema di intelligenza artificiale (IA) in grado di replicare la percezione umana delle illusioni ottiche, basato sui principi della meccanica quantistica. Questa innovativa tecnologia, denominata rete neurale profonda con tunneling quantistico, riesce a simulare la capacità del cervello umano di interpretare immagini ambigue, come il Cubo di Necker o il Vaso di Rubin. Queste illusioni ingannano la mente, inducendola a vedere interpretazioni diverse che si alternano, sebbene l’immagine rimanga invariata.
Il problema della visione artificiale è stato a lungo quello di non riuscire a emulare la complessità della percezione umana. Le attuali reti neurali tradizionali faticano a riconoscere schemi complessi e a cambiare prospettiva in base a immagini ambigue. Tuttavia, un recente studio, pubblicato il 22 agosto 2024 sulla rivista APL Machine Learning, ha dimostrato un metodo innovativo che consente di superare questa sfida.
Come funziona l’IA basata sul tunneling quantistico: principi e applicazioni
Il nuovo sistema sfrutta il fenomeno fisico del tunneling quantistico, che permette a particelle subatomiche, come fotoni o elettroni, di attraversare barriere ritenute impenetrabili. In condizioni normali, la posizione di queste particelle non è fissata, poiché si comportano come onde; ciò offre una piccola ma finita possibilità che riescano a “tunnelizzare” al di là della barriera. Questo processo, applicato all’IA, introduce piccole alterazioni nei dati delle illusioni ottiche, e le immagini risultanti vengono poi elaborate dalla rete neurale profonda.
Le reti neurali profonde utilizzate sono ispirate al funzionamento del cervello umano e possono modellare relazioni complesse grazie ai loro molteplici strati di nodi. Mentre le reti neurali tradizionali hanno solo un livello tra input e output, quelle profonde ne contengono diversi, permettendo di processare dati complessi. Una volta introdotte le variazioni attraverso il tunneling quantistico, la rete neurale forma una decisione su come interpretare l’immagine.
Il sistema è stato addestrato ripetutamente su due famose illusioni, il Cubo di Necker e il Vaso di Rubin, per insegnargli a passare tra le diverse interpretazioni proprio come fa il cervello umano. Questo consente all’IA di mimare il modo in cui gli esseri umani percepiscono un’immagine ambigua e ne cambiano l’interpretazione.
Un’IA che apre nuove strade per la navigazione e la diagnosi medica
Il principale autore dello studio, Ivan Maksymov, ricercatore dell’Australian Charles Sturt University, afferma che questa nuova tecnologia potrebbe essere particolarmente utile nel migliorare la sicurezza aerea e la navigazione spaziale. L’algoritmo potrebbe infatti aiutare i piloti a evitare errori di disorientamento e gli astronauti a interpretare correttamente gli strumenti di bordo durante lunghe missioni nello spazio. Inoltre, Maksymov suggerisce che un sistema simile potrebbe supportare la diagnosi di disturbi cognitivi come la demenza e lievi deficit cognitivi, grazie alla sua capacità di analizzare in modo diverso immagini ambigue.