Il chip cervello umano consuma circa 20 watt. L’equivalente di una lampadina. Un singolo data center che cerca di replicarne le funzioni può consumarne centinaia di megawatt. La sproporzione è nota, ma il problema più urgente non è nei grandi server: è ai margini della rete. In ogni microfono sempre acceso, in ogni sensore che monitora l’ambiente in attesa di un comando. Piccoli consumi, moltiplicati per miliardi di dispositivi, che sommati diventano un’infrastruttura energetica fuori controllo. Neuronova, startup bolognese fondata nel luglio 2024, ha deciso di affrontare questo problema ripensando il chip da zero. La società ha chiuso a ottobre 2024 un round da un milione e mezzo di euro con 360 Capital e Tech for Planet, ha revenue significative e ha vinto un progetto europeo Horizon CL4. Un nuovo round è previsto per quest’anno. Il team conta undici persone con età media fino a poco fa di 28 anni. Il ceo e cofounder ne ha trenta, si chiama Alessandro Milozzi e Wired Italia lo ha incontrato per chiedergli cosa significa tutto ciò che sta facendo per l’ambiente e per il futuro dell’ai.Perché il chip digitale è il problemaTutti i processori moderni traducono qualsiasi informazione in zeri e uno, e su queste sequenze eseguono operazioni matematiche. Funziona bene per molti compiti, ma ha un difetto strutturale con i segnali fisici continui. Il suono è un’onda che varia nel tempo in modo fluido: per processarlo digitalmente bisogna campionarlo, convertirlo in numeri, e solo allora elaborarlo. Un processo con un costo energetico e computazionale preciso. Il cervello non fa nulla di questo. “Quando riceviamo un suono, la prima cosa che fa è trasformare il segnale analogico direttamente in impulsi nel tempo - spiega Milozzi -. I neuroni comunicano tra loro attraverso questi impulsi, e le sinapsi soppesano ogni connessione permettendo di programmare nel cervello stesso quale funzione vogliamo eseguire.“ Nessuna conversione, nessun passaggio intermedio: il segnale viene elaborato così com’è, con un consumo energetico minimo.Il chip di Neuronova funziona esattamente nello stesso modo. Simula il funzionamento dei neuroni tramite circuiteria analogica, senza conversione digitale del segnale ed è collegato a sinapsi che modulano il peso di ogni impulso. Il segnale audio — o qualsiasi altro segnale da sensore — non viene mai convertito in digitale.È questo che rende diverso e nuovo il sistema proposto da Neuronova: il neuromorphic computing esiste da trent’anni, ma quasi tutte le implementazioni esistenti usano processori tradizionali per simulare il comportamento del cervello in digitale. “Sul nostro chip, invece - spiega Milozzi - replichiamo il funzionamento reale. Non è un’emulazione.“ Il risultato sono consumi mille volte inferiori rispetto alle altre soluzioni neuromorfiche — non un’ottimizzazione, un salto di categoria. Il prodotto non è solo hardware ma per metà anche software e tutto sviluppato in Python, lasciando un workflow identico a quello che i team di sviluppo già usano.Tre dispositivi, un problema comuneNeuronova con il suo chip cervello ha scelto di concentrarsi sulla consumer electronics audio — apparecchi acustici, smart glasses, cuffie — perché sono dispositivi con microfoni sempre accesi che consumano una quota sproporzionata di batteria per fare una cosa sola: aspettare.“Su uno smart glasses possiamo estendere la durata della batteria fino a quattro volte.“ Ma non è solo autonomia: quando il processore periferico consuma meno, il processore centrale viene liberato da un carico. Quello spazio computazionale può essere usato per funzionalità nuove. Meno consumo e più capacità, insieme. L’azienda lavora già con grandi multinazionali su questi tre verticali. Il passo successivo riguarda l’Iot industriale e ambientale, dove il problema delle batterie non è solo una scomodità ma il motivo per cui interi modelli di business non decollano. “Poiché il chip consuma pochissima energia, alcuni dispositivi IoT possono funzionare senza batteria: si alimentano catturando piccole quantità di energia presenti nell’ambiente, come quelle trasmesse dalle onde radio“ Niente cavi, niente manutenzione. È la condizione di scalabilità che manca ai progetti di smart infrastructure — ambiziosi sulla carta, raramente replicabili nella realtà.Il consumo nascosto di un miliardo di iotUn altro esempio che cita Milozzi per spiegare l’efficacia della propria innovazione è Alexa, sempre collegata alla spina e sempre in ascolto. “Presa singolarmente, il suo consumo è trascurabile. Moltiplicato per un miliardo di dispositivi nel mondo, quel contributo energetico supera i consumi dell’intera città di Milano.“ racconta, sottolineando che con la tecnologia di Neuronova, quegli stessi dispositivi consumerebbero mille volte meno.C’è poi l’effetto a catena: ogni dato non elaborato localmente deve essere trasmesso a un data center, e quella trasmissione ha un costo energetico proprio. “Se estraiamo l’informazione fondamentale già alla radice, riduciamo il traffico dati del 99%. E anche senza toccare il data center, li si sgraverebbe — e di conseguenza consumerebbero meno.Nei prossimi anni il problema si amplificherà. Le stime parlano di un triliardo di sensori connessi entro il 2035. Mandare tutti quei dati nel cloud non è solo inefficiente: spesso è impossibile. Nelle aree senza connettività stabile manca la banda. In ambito medico o industriale i dati non possono uscire dall’infrastruttura. E dove il tempo di risposta è critico, come nell’automotive, il cloud non è un’opzione. Milozzi lo racconta pensando a tutti i futuri possibili, sottolineando anche la sua scelta di progettare i suoi chip interamente in Italia e produrli con silicio europeo, francese per la precisione. E sognando di diventare presto una opportunità per le tante persone con competenze che ci sono in Italia. Perché trovino un luogo in cui sfruttarle e crescere.