L’intelligenza artificiale (AI) è in forte espansione, rivoluzionando molti settori di attività. Tuttavia, il suo sviluppo è ostacolato da una grande sfida: il consumo energetico. I modelli di intelligenza artificiale, in particolare quelli utilizzati per il deep learning, richiedono una potenza di calcolo colossale, che si traduce in un notevole consumo energetico. Per affrontare questo problema, i ricercatori stanno esplorando nuove strade. Un team cinese ha fatto un passo avanti significativo utilizzando i nanotubi di carbonio per creare un’unità di elaborazione tensore ultra-energetica (TPU).
Sommaire
TPU: acceleratori per l’intelligenza artificiale
I TPU lo sono circuiti integrati specializzati progettato per accelerare le operazioni matematiche utilizzate nei modelli di intelligenza artificiale. Immaginateli come supercalcolatori miniature appositamente progettate per compiti molto complessi utilizzati nell’intelligenza artificiale. Questi compiti, chiamati “calcoli tensoriali”, sono un po’ come giganteschi enigmi che il computer deve risolvere per poter imparare.
Affidando questi puzzle al TPU, alleggeriamo il processore principale (il “cervello” del computer) e il processore grafico (che si occupa delle immagini). Grazie al TPU il computer può quindi apprendere molto più velocemente ed efficientemente, cosa essenziale per sviluppare un’intelligenza artificiale sempre più efficiente.
Nuova svolta
Fino ad ora, i TPU erano principalmente fatto di silicioun materiale semiconduttore tradizionale. Più recentemente, i ricercatori cinesi hanno optato per un approccio diverso utilizzando nanotubi di carbonio.
Queste minuscole strutture cilindriche, composte da atomi di carbonio, conferiscono ai TPU nuove e straordinarie capacità. Grazie alla loro eccezionale conduttivitài nanotubi di carbonio permettono di ridurre considerevolmente il consumo energetico di questi chip, mentre aumentando significativamente la velocità di calcolo. La loro architettura specifica, infatti, consente di elaborare i dati in modo più efficiente, minimizzando così le perdite energetiche e ottimizzando le prestazioni.
I risultati ottenuti dai ricercatori sono promettenti. Quest’ultimo avrebbe infatti sviluppato un TPU consumando quasi 1.700 volte meno energia rispetto a un modello commerciale, pur ottenendo un livello di prestazioni paragonabile.
Verso un’intelligenza artificiale più verde
La creazione di TPU basati su nanotubi di carbonio segna quindi un passo importante nella ricerca di soluzioni per ridurre l’impronta energetica dell’IA. Offrendo un’alternativa più efficiente dal punto di vista energetico ai chip di silicio, questa tecnologia potrebbe contribuire a democratizzare l’accesso all’intelligenza artificiale e sviluppare nuove applicazioni, come l’intelligenza artificiale distribuita o l’intelligenza artificiale incorporata nei dispositivi mobili.
Sebbene i ricercatori abbiano compiuto progressi significativi, ci sono ancora molte sfide da superare prima che i TPU possano essere commercializzati su larga scala. Là produzione di nanotubi di carbonio su scala industriale e l’integrazione di questi materiali in circuiti integrati sono infatti questioni complesse che richiedono ulteriori ricerche. Ciononostante i risultati ottenuti dai ricercatori cinesi sono incoraggianti e aprono la strada a una nuova generazione di componenti elettronici più efficienti e durevoli.
I dettagli dello studio sono pubblicati sulla rivista Elettronica naturale.
