Un chip ispirato al cervello umano porta il DAUIN sul podio della IEEE ICIP 2025
Dai neuroni biologici ai circuiti di silicio. Con un progetto che unisce ingegno umano e intelligenza artificiale in un hardware d’avanguardia, il team del Dipartimento di Automatica e Informatica-DAUIN ha conquistato il 3° posto alla Digit Recognition – Low Power and Speed Challenge, nell’ambito della IEEE International Conference on Image Processing (IEEE ICIP 2025), svoltasi dal 14 al 18 settembre 2025 ad Anchorage (Alaska, USA).
Il team composto dai dottorandi Alessio Caviglia e Filippo Marostica del Dottorato in Intelligenza Artificiale, dal ricercatore Alessio Carpegna e dai docenti Alessandro Savino e Stefano Di Carlo ha presentato il progetto dal titolo “SFATTI: Spiking FPGA Accelerator for Temporal Task-driven Inference – A Case Study on MNIST”, distinguendosi per il suo approccio innovativo nel campo dell’intelligenza artificiale e dell’hardware ad alte prestazioni.
La competizione, una delle più prestigiose nel campo dell’elaborazione di immagini e video, metteva alla prova la velocità, l’efficienza energetica e l’accuratezza (≥97,5%) di acceleratori FPGA (Field Programmable Gate Array) – cioè dei dispositivi programmabili molto usati in ambito scientifico e industriale – per il riconoscimento di cifre scritte a mano (dataset MNIST).
Cercando di semplificare, SFATTI è un acceleratore hardware “neuromorfico”, cioè ispirato al funzionamento del cervello umano, capace di riconoscere numeri scritti a mano in modo veloce ed efficiente dal punto di vista energetico.
Il sistema sfrutta una particolare tecnologia chiamata reti neurali spiking (SNN), che elabora le informazioni attraverso impulsi elettrici, proprio come fanno i neuroni biologici.
Grazie al framework Spiker+, il team ha sviluppato un metodo che permette di allenare il modello in software, ottimizzarlo per l’hardware e generare automaticamente il codice digitale (HDL) da implementare su FPGA.
Il risultato è una piattaforma opensource che dimostra come le reti neurali spiking possano essere altamente performanti, mantenendo al tempo stesso consumi energetici molto ridotti: un passo importante verso sistemi di intelligenza artificiale più sostenibili e adatti alle applicazioni edge, come robotica, dispositivi portatili e sensori intelligenti.
Il gruppo di ricerca reSilient coMputer archItectures and LIfE Sciences (SMILIES) del DAUIN, di cui fanno parte i membri del team, concentra le proprie attività su neuromorphic computing, Spiking Neural Networks e acceleratori FPGA, con l’obiettivo di integrare algoritmi di training avanzati e architetture digitali per applicazioni edge a massima efficienza energetica.
La IEEE ICIP, riconosciuta come tra le più prestigiose conferenze della Signal Processing Society (SPS) dedicata all’elaborazione di immagini, video e alla visione artificiale, ha visto la partecipazione di centinaia di ricercatrici e ricercatori, esperte ed esperti da tutto il mondo.
L’edizione 2025, dal tema “Imaging in the Age of GenAI”, ha posto al centro dell’attenzione le nuove frontiere dell’imaging nell’era dell’Intelligenza Artificiale Generativa.
Il risultato ottenuto dal team rappresenta un’importante conferma dell’eccellenza scientifica e tecnologica del Dipartimento di Automatica e Informatica, nonché dell’Ateneo, e della capacità dei suoi ricercatori di contribuire in modo significativo all’innovazione nel campo dell’intelligenza artificiale e delle architetture neuromorfiche.
“Siamo molto contenti di questo risultato” - racconta il team di ricerca - “in pochi anni, partendo da zero, abbiamo costruito una linea di ricerca oggi competitiva a livello mondiale. Con SFATTI abbiamo dimostrato le potenzialità concrete delle reti neurali spiking quando sono pensate insieme all’hardware, coniugando accuratezza, velocità ed efficienza energetica. È un traguardo di squadra e un punto di partenza verso applicazioni edge sempre più reali.”