Le reti neurali e i sistemi di intelligenza artificiale, sono ormai realtà con le quali interagiamo quotidianamente: dai videogiochi agli assistenti personali, dallo smartwatch alla app che ci suggerisce cosa mangiare per non ingrassare, i software che utilizzano l’AI non sono certo una novità.

Ma un team di ingegneri dell’Università della California si è spinto oltre e ha messo a punto una nuova classe di materiali in grado di apprendere, proprio come un sistema di intelligenza artificiale, e di rispondere alle sollecitazioni per ottenere uno specifico risultato.

Il materiale è costituito da un sistema di travi regolabili, che possono cambiare forma e diventare più o meno flessibili a seconda degli stimoli provenienti dall’ambiente esterno, per esempio la temperatura, l’umidità, la velocità, l’attrito o altro.

Meccanica neurale. Il progetto è stato realizzato da Ryan Lee e dai suoi colleghi, che hanno voluto applicare i concetti base dell’intelligenza artificiale alle meccanica. Così come una rete neurale imita il cervello umano e impara nuovi concetti, la rete neurale meccanica di Lee cambia forma e varia la rigidità tra le diverse travi a seconda delle forze che vengono applicate. La rete insomma sviluppa una sorta di memoria muscolare che le consente di raggiungere determinati obiettivi.
Per esempio, se una forza viene applicata in un certo punto del sistema, una serie di connessioni che si trova da tutt’altra parte può cambiare il proprio assetto.

Ingegneria adattiva. I ricercatori hanno ricostruito gli equivalenti meccanici di una rete neurale utilizzando raggi regolabili disposti in reticoli triangolari. E poi bobine mobili, estensimetri e flessori che consentono ai raggi di cambiare lunghezza adattandosi in tempo reale ai cambiamenti dell’ambiente circostante.

Il sistema è collegato a un computer che processa in tempo reale i dati relativi alle forze che agiscono sul sistema e trasmette i dati alla struttura che si modifica di conseguenza.

Il primo prototipo è grande come un forno a microonde, ma i ricercatori contano di trasformarlo in una nanostruttura nel giro di poco tempo. Il nuovo materiale intelligente si presta a numerose applicazioni in diversi campi dell’ingegneria: Lee immagina aerei dotati di ali in grado di cambiare forma in maniera autonoma così da compensare le turbolenze e ottimizzare i consumi di carburante, ma anche edifici in grado di modificare la propria struttura per resistere a terremoti o altri eventi avversi.