Smart City18/03/2020

Un circuito analogico per rendere sostenibile l'intelligenza artificiale

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Velocissima nel mettere in pratica gli insegnamenti, l'intelligenza artificiale (o meglio il deep learning, cioè l'algoritmo di apprendimento automatico per le reti neurali a cui si deve gran parte dell'attuale successo delle tecniche di IA) è elefantiaca quando si tratta di imparare.
Si calcola che, a causa del gran numero di dati che questi sitemi devono elaborare per apprendere, addestrare una singola rete neurale complessa si consumi la stessa energia di 5 automobili nel corso di tutta la loro vita utile.
Una possibile soluzione è rappresentata da un nuovo tipo di circuito, paradossalmente analogico, messo a punto al politecnico di Milano, che potrebbe aumentare fino a 20 volte l'efficienza e la velocità dell'apprendimento automatico.
Ospite Daniele Ielmini, Dipartimento di elettronica, informazione e bioingegneria Politecnico di Milano

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