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L'intelligenza artificiale diventa più sostenibile

Con nuovi circuiti più veloci e con minore consumo 

Redazione ANSA  13 febbraio 202017:00

Rappresentazione grafica della matrice alla base delle nuove

memorie (fonte: Politecnico di Milano) - RIPRODUZIONE

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L'intelligenza artificiale diventa più sostenibile, grazie a nuovi

circuiti di calcolo che permettono di svolgere operazioni complesse

in modo più veloce e con minore consumo di energia.

Il nuovo circuito è stato sviluppato dal Politecnico di Milano ed è

pubblicato sulla rivista Science Advances.

I nuovi circuiti, spiegano gli autori della ricerca, "mappano più

fedelmente la struttura delle cosiddette reti neurali e le caratteristiche

delle sinapsi biologiche, su cui si basano i sistemi di intelligenza artificiale.

Uno dei modi è elaborare i dati direttamente all'interno della memoria,

esattamente come nel cervello umano".

Grazie alle reti neurali, gli attuali sistemi di intelligenza artificiale,

come quelli di un comune smartphone, sono in grado di riconoscere

un volto o un oggetto e di interpretare correttamente una parola

o un brano musicale. Al costo, però, di un elevato consumo energetico.

"Le reti neurali - precisano i ricercatori del Politecnico di Milano -

hanno, infatti, bisogno di un opportuno addestramento, così

energeticamente oneroso che - concludono - la loro impronta

ecologica può eguagliare quella di cinque automobili in tutto il

loro arco vitale".

L'obiettivo dei nuovi circuiti è ridurre questa impronta ambientale,

eseguendo calcoli complessi in una sola operazione.

I circuiti riescono ad eseguire in una sola operazione una funzione

cognitiva nota come regressione, utilizzando una memoria resistiva,

choiamata memristore, che riesce a memorizzare un dato qualsiasi

nel valore della sua resistenza.

Gli elementi di memoria sono stati quindi organizzati in una matrice

delle dimensioni di pochi milionesimi di metro e il primo test è stato

determinare la retta che meglio descrive una sequenza di dati,

permettendo ad esempio di prevedere l'andamento della borsa sulla

base di un semplice modello lineare

È stata infine  dimostrata la regressione logistica, che permette di

classificare un dato all'interno di una banca dati.

Questa funzione è fondamentale nei cosiddetti sistemi di raccomandazione,

che sono uno strumento di marketing fondamentale per gli

acquisti sul web.

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