Neuroni artificiali stampati che parlano con il cervello: la svolta della Northwestern University
I neuroni artificiali hanno appena compiuto un passo che fino a poco tempo fa sembrava relegato alla fantascienza. Un gruppo di ingegneri della Northwestern University è riuscito a stampare dispositivi elettronici flessibili capaci di generare segnali elettrici talmente realistici da attivare cellule cerebrali vive. Non si tratta di una semplice imitazione: questi neuroni artificiali hanno effettivamente comunicato con tessuto cerebrale di topo, dimostrando una compatibilità tra elettronica e biologia mai raggiunta prima a questo livello.
Il progetto, guidato da Mark C. Hersam e pubblicato sulla rivista Nature Nanotechnology il 15 aprile 2026, apre scenari enormi. Da un lato, ci si avvicina a interfacce cervello macchina e neuroprotesi capaci di restituire vista, udito o movimento. Dall’altro, la ricerca punta dritta verso un obiettivo che oggi è diventato urgente: costruire hardware per l’intelligenza artificiale che consumi molta meno energia. Il cervello umano, va ricordato, è circa centomila volte più efficiente di un computer tradizionale. Ispirarsi alla sua architettura non è più un vezzo accademico, ma una necessità concreta.
Come funzionano e perché sono diversi dai tentativi precedenti
Quello che rende questi neuroni artificiali davvero speciali è il modo in cui sono costruiti. Il team di Hersam ha utilizzato inchiostri elettronici a base di nanofiocchi di disolfuro di molibdeno (semiconduttore) e grafene (conduttore), depositati su superfici polimeriche flessibili tramite stampa a getto di aerosol. Una tecnica additiva, quindi, che spreca pochissimo materiale.
Il colpo di genio sta nel trattamento del polimero presente negli inchiostri. In passato veniva eliminato perché considerato un difetto. Qui invece il gruppo lo ha sfruttato: decomponendolo solo parzialmente e facendo passare corrente attraverso il dispositivo, si forma un filamento conduttivo strettissimo. Questo percorso concentrato produce una scarica elettrica improvvisa, molto simile al modo in cui un neurone biologico “spara” il proprio segnale.
Il risultato è un dispositivo capace di generare una gamma sorprendente di segnali: singoli impulsi, scariche continue, pattern a raffica. Tutto entro tempi compatibili con quelli del cervello reale. Altri laboratori avevano provato con materiali organici (troppo lenti) o ossidi metallici (troppo veloci). I neuroni artificiali della Northwestern si collocano esattamente nella finestra temporale giusta.
Il test sulle cellule cerebrali e le implicazioni per il futuro dell’AI
La prova definitiva è arrivata grazie alla collaborazione con Indira M. Raman, neurobiologa della stessa università. I segnali generati dai dispositivi stampati sono stati applicati a fette di cervelletto di topo. I neuroni biologici hanno risposto in modo affidabile, attivando circuiti neurali come se fossero stati stimolati da altri neuroni veri. Forma, durata e tempistica degli impulsi elettrici erano compatibili con l’attività cerebrale naturale.
Questo apre prospettive enormi anche sul fronte della sostenibilità. I data center che alimentano i sistemi di intelligenza artificiale consumano quantità impressionanti di energia e acqua per il raffreddamento. Hersam stesso ha sottolineato come alcune aziende tecnologiche stiano costruendo centri dati da gigawatt alimentati da centrali nucleari dedicate, una strada che ha limiti evidenti di scala. Hardware ispirato al funzionamento dei neuroni artificiali potrebbe ridurre drasticamente questi consumi, perché ogni singolo componente è in grado di produrre segnali complessi senza bisogno di reti enormi di transistor identici.
La produzione, tra l’altro, è economica e a basso impatto ambientale. La stampa additiva deposita materiale solo dove serve, e i componenti sono flessibili, caratteristica fondamentale per qualsiasi futuro impianto biocompatibile. Il fatto che pochi dispositivi possano svolgere compiti prima riservati a reti molto più grandi cambia radicalmente l’equazione tra prestazioni e consumo energetico. È il tipo di svolta che potrebbe ridefinire sia la neurotecnologia sia il modo in cui vengono progettati i processori di nuova generazione.
