Fin dall’antichità, la memoria è stata considerata una delle tre facoltà che caratterizzano l’uomo, insieme alla volontà e all’intelletto. Differentemente dai più semplici riflessi motori, infatti, tutte le attività cognitive, dal pensare al mettere in atto un comportamento, necessitano di creare, consolidare e rievocare ricordi.
Dal punto di vista neurobiologico, fin dal secolo scorso è stata postulata l’esistenza di microcircuiti neurali specifici che fungessero da substrato e traccia per la memoria. Grazie agli enormi progressi delle tecniche di neuroimaging degli ultimi dieci anni, tali unità fondamentali sono state finalmente mappate in vivo in alcuni laboratori, tra cui quello del premio Nobel Susumu Tonegawa al MIT.
L’articolo “Tomography of memory engrams in self-organizing nanowire connectomes” pubblicato sulla prestigiosa rivista “Nature Communications” riporta come il processo di consolidamento della memoria da breve a lungo termine alla base dell’engram possa essere emulato con successo anche in substrati artificiali. Per ottenere tale risultato, i ricercatori dell’Istituto Nazionale di Ricerca Metrologica e del Politecnico di Torino hanno utilizzato connettomi di nanofili memresistivi, cioè reti connesse su scala nanometrica che mostrano le tipiche funzioni neurali come il comportamento emergente e le plasticità a breve e lungo termine. La novità principale del lavoro è proprio l’aver mostrato sperimentalmente la dinamica nascosta che partendo da input esterni spazio-temporali permette a variazioni locali ma reversibili nella rete di causare modifiche fisico-chimiche permanenti. Tale misurazione è stata possibile grazie ad un approccio sia teorico che sperimentale basato sulla tomografia di resistenza elettrica, una tecnica sviluppata in INRiM che consente una mappatura quantitativa delle proprietà elettriche della rete sia su scala locale che globale.
«In aggiunta all’aspetto neurobiologico, la possibilità di mappare il comportamento emergente del sistema apre nuovi scenari per l’implementazione in materia di nuovi paradigmi computazionali ad alta efficienza energetica in grado di processare e memorizzare l’informazione nello stesso substrato fisico» spiega Gianluca Milano, Ricercatore dell’INRiM del gruppo Advanced Materials & Devices e responsabile del progetto MEMQuD che ha in parte finanziato la ricerca.
«La prossima sfida sarà aumentare la complessità del sistema, connettendo tra loro diversi nanodispositivi e engram – aggiunge Carlo Ricciardi, Professore del Politecnico di Torino e PI del gruppo NaMeS -. In questo modo speriamo di poter affrontare uno dei maggiori misteri della cognizione, il cosiddetto “binding problem”: cioè come proprietà dello stesso oggetto associate a diversi stimoli ed esperienze, si associno tra loro nel nostro cervello costituendo una rappresentazione unificata, cioè l’idea stessa dell’oggetto».
