Il cervello dell'IBM

ChatGPT, DALL-E, Stable Diffusion e altre IA generative hanno preso d'assalto il mondo. Creano poesie e immagini favolose. Si stanno infiltrando in ogni angolo del nostro mondo, dal marketing alla scrittura di documenti legali e alla scoperta di farmaci. Sembrano il manifesto di una storia di successo di fusione mentale uomo-macchina.

Ma sotto il cofano, le cose sembrano meno rosee. Questi sistemi sono enormi divoratori di energia, che richiedono data center che emettono migliaia di tonnellate di emissioni di carbonio – stressando ulteriormente un clima già instabile – e assorbono miliardi di dollari. Man mano che le reti neurali diventano più sofisticate e ampiamente utilizzate, è probabile che il consumo di energia salga ancora di più.

Molto inchiostro è stato versato sull’impronta di carbonio dell’intelligenza artificiale generativa. La sua domanda di energia potrebbe essere la sua rovina, ostacolando lo sviluppo mentre cresce ulteriormente. Utilizzando l’hardware attuale, si prevede che l’intelligenza artificiale generativa “si fermerà presto se continuerà a fare affidamento su hardware informatico standard”, ha affermato il dottor Hechen Wang di Intel Labs.

È giunto il momento di costruire un'intelligenza artificiale sostenibile.

Questa settimana, uno studio dell’IBM ha compiuto un passo concreto in questa direzione. Hanno creato un chip analogico da 14 nanometri contenente 35 milioni di unità di memoria. A differenza dei chip attuali, il calcolo avviene direttamente all’interno di tali unità, eliminando la necessità di spostare i dati avanti e indietro, risparmiando così energia.

Lo spostamento dei dati può aumentare il consumo di energia da 3 a 10.000 volte rispetto a quanto richiesto per il calcolo vero e proprio, ha affermato Wang.

Il chip si è rivelato altamente efficiente quando è stato sfidato con due attività di riconoscimento vocale. Uno, Google Voice Commands, è piccolo ma pratico. Qui la velocità è fondamentale. L'altro, Librispeech, è un sistema gigantesco che aiuta a trascrivere il parlato in testo, mettendo a dura prova la capacità del chip di elaborare enormi quantità di dati.

Confrontato con i computer convenzionali, il chip ha funzionato con la stessa precisione, ma ha completato il lavoro più velocemente e con molta meno energia, utilizzando meno di un decimo di quanto normalmente richiesto per alcune attività.

"Queste sono, a nostra conoscenza, le prime dimostrazioni di livelli di precisione commercialmente rilevanti su un modello commercialmente rilevante... con efficienza e massiccio parallelismo" per un chip analogico, ha affermato il team.

Questo non è certo il primo chip analogico. Tuttavia, spinge l’idea del calcolo neuromorfico nel regno della praticità: un chip che un giorno potrebbe alimentare il tuo telefono, la tua casa intelligente e altri dispositivi con un’efficienza vicina a quella del cervello.

Ehm, cosa? Facciamo un backup.

I computer attuali sono costruiti sull'architettura Von Neumann. Pensala come una casa con più stanze. Uno, l'unità di elaborazione centrale (CPU), analizza i dati. Un altro immagazzina la memoria.

Per ogni calcolo, il computer deve trasportare i dati avanti e indietro tra le due stanze, e questo richiede tempo ed energia e diminuisce l’efficienza.

Il cervello, al contrario, combina sia il calcolo che la memoria in un monolocale. Le sue giunzioni a forma di fungo, chiamate sinapsi, formano reti neurali e immagazzinano i ricordi nella stessa posizione. Le sinapsi sono altamente flessibili e regolano la forza con cui si connettono con altri neuroni in base alla memoria immagazzinata e ai nuovi apprendimenti, una proprietà chiamata “pesi”. Il nostro cervello si adatta rapidamente a un ambiente in continua evoluzione regolando questi pesi sinaptici.

IBM è stata in prima linea nella progettazione di chip analogici che imitano il calcolo del cervello. Una svolta è arrivata nel 2016, quando hanno introdotto un chip basato su un materiale affascinante solitamente presente nei CD riscrivibili. Il materiale cambia il suo stato fisico e cambia forma da una zuppa appiccicosa a strutture simili a cristalli quando viene colpito dall'elettricità, simile a uno 0 e 1 digitale.

Ecco la chiave: il chip può esistere anche in uno stato ibrido. In altre parole, simile a una sinapsi biologica, quella artificiale può codificare una miriade di pesi diversi – non solo binari – permettendole di accumulare più calcoli senza dover spostare un singolo bit di dati.

Il nuovo studio si è basato sul lavoro precedente utilizzando anche materiali a cambiamento di fase. I componenti di base sono le “mattonelle di memoria”. Ciascuno è pieno zeppo di migliaia di materiali a cambiamento di fase in una struttura a griglia. Le tessere comunicano facilmente tra loro.