Un gruppo di studiosi di importanti università cinesi, di Hong Kong e dell’Università di Pisa, tra cui il professor Claudio Gallicchio del dipartimento di Informatica, ha pubblicato uno studio su Nature Machine Intelligence che indica come l’Intelligenza Artificiale del futuro potrebbe essere più sostenibile.
Lo studio si è concentrato sulla progettazione di reti neurali artificiali per grafi, utilizzate per risolvere problemi in domini complessi come l’analisi delle reti sociali e la scoperta di nuovi farmaci. L’obiettivo era quello di creare reti neurali artificiali che potessero essere addestrate ed eseguite su sistemi hardware non convenzionali, ottenendo risultati predittivi simili a quelli ottenuti con le unità di elaborazione grafica, ma riducendo al tempo stesso il consumo energetico fino a oltre 40 volte.
Per raggiungere questo obiettivo, 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. Le reti neurali vengono implementate con nanodispositivi neuromorfici caratterizzati da un’elevatissima efficienza energetica.
Secondo il professor Gallicchio, questa ricerca indica una direzione promettente per i sistemi di Intelligenza Artificiale di prossima generazione, che potrebbero essere più sostenibili e avere un impatto energetico ridotto.
I risultati di questo studio dimostrano i vantaggi della realizzazione di algoritmi di apprendimento automatico in hardware neuromorfico. In particolare, l’utilizzo di nanodispositivi neuromorfici potrebbe portare a una riduzione significativa dei consumi energetici e, di conseguenza, dei costi associati alla gestione dei sistemi di Intelligenza Artificiale.
Inoltre, questi risultati aprono la strada a nuove applicazioni per l’Intelligenza Artificiale in ambiti dove l’energia è un fattore critico, come ad esempio l’IoT (Internet of Things), dove dispositivi con basso consumo energetico sono fondamentali per il loro funzionamento.
La ricerca svolta dal team internazionale di studiosi è un importante passo verso la creazione di sistemi di Intelligenza Artificiale sempre più efficienti e sostenibili, e rappresenta un’importante conquista per la comunità scientifica impegnata nello sviluppo di tecnologie avanzate.
In definitiva, la creazione di reti neurali artificiali con un basso impatto energetico rappresenta un importante obiettivo per garantire lo sviluppo sostenibile dell’Intelligenza Artificiale e la sua applicazione in ambiti sempre più vasti e diversificati.