L‘intelligenza artificiale del futuro sarà sostenibile. È questo l’obiettivo dello studio internazionale a cui partecipa anche l’Università di Pisa, che punta a progettare reti neurali artificiali che abbiano un basso impatto energetico.
La ricerca, pubblicata di recente su Nature Machine Intelligence, rivista del gruppo Nature, ha tra i firmatari Claudio Gallicchio del dipartimento di Informatica dell’Ateneo di Pisa, unico italiano che ha partecipato allo studio insieme ad un team di studiosi delle più importanti università cinesi e di Hong Kong.
Il consumo energetico diminuito di oltre 40 volte
“In questo studio abbiamo dimostrato come sia possibile progettare reti neurali artificiali che possano essere addestrate ed eseguite su sistemi hardware non-convenzionali – spiega Gallicchio – ottenendo risultati predittivi comparabili con quelli ottenibili con le unità di elaborazione grafica e al tempo stesso riducendo il consumo energetico fino a oltre 40 volte”.
La ricerca, nello specifico, ha riguardato la progettazione congiunta hardware-software di reti neurali artificiali per grafi, una classe di metodologie informatiche all’avanguardia, utili a risolvere problemi in domini complessi come l’analisi delle reti sociali e la scoperta di nuovi farmaci.
“Da un punto di vista informatico – conclude Gallicchio – gli algoritmi proposti sfruttano una tecnica basata sulla teoria dei sistemi dinamici neurali, nota come Reservoir Computing, per ridurre al minimo la richiesta di calcolo degli algoritmi di addestramento. Da un punto di vista fisico, le reti neurali vengono implementate con nanodispositivi neuromorfici caratterizzati da un’elevatissima efficienza energetica”.
I risultati dello studio, che ha mostrato i vantaggi della realizzazione di algoritmi di apprendimento automatico in hardware neuromorfico, indicano una direzione promettente per i sistemi di Intelligenza artificiale di prossima generazione
