AI più efficiente: MIT sviluppa un sistema che riduce il consumo di memoria e calcoli

L’MIT sembra aver trovato il metodo per rendere l’AI più efficiente, consumando meno memoria e accelerando le operazioni

Sembra essere ormai aperta la “caccia” alla prossima grande intelligenza artificiale. Studenti e ricercatori in tutto il mondo stanno cercando di trovare il sistema per poter sviluppare un’IA molto potente capace di aiutare praticamente in qualsiasi aspetto della vita.

La ricerca produce novità giorno dopo giorno, con sistemi che vengono lanciati e acclamati uno dopo l’altro. Comunque, ora la novità più interessante sembra giungere dall’MIT, il prestigioso istituto di Tecnologia del Massachusetts.

Perché? Perché un team di ricercatori sembra essere riuscito a rendere più efficienti le IA che si basano sulle reti neurali. Se ciò dovesse essere confermato potrebbero essere realizzati modelli efficienti ed “economici”.

Economici soprattutto dal punto di vista delle risorse consumate. Ecco tutti i dettagli da conoscere su questo studio pubblicato sul sito ufficiale dell’MIT.

MIT, la novità quando si parla di IA

Al momento, le IA che usano reti neurali sono quelle utilizzate in settori complessi come l’elaborazione di immagini mediche o il riconoscimento vocale. Inoltre, queste IA richiedono una grande energia e diverso tempo per completare le operazioni richieste. Lo studio dell’MIT potrebbe rivoluzionare tutto ciò, “limando” sia le risorse necessarie che il tempo per svolgere le diverse operazioni. I ricercatori hanno sviluppato un modello di sistema automatizzato che consente agli sviluppatori di sfruttare due sistemi di ridondanza nei dati: “sparsity” e “symmetry”.

Non a caso, questo sistema è stato chiamato SysTeC e analizza automaticamente i dati, eliminando quelli che causano ridondanza. Inoltre, SysTeC trasforma il codice inserito dagli sviluppatori applicando le ottimizzazioni del caso e generando un codice pronto all’uso. Questo potrebbe essere particolarmente utile per gli scienziati che non sono esperti di deep learning.

Le applicazioni di questa novità

La prima applicazione potrebbe essere quella dell’informatica scientifica. SysTec potrebbe accelerare numerose operazioni, rendendo la vita più semplice a quei team di ricercatori che magari hanno bisogno di un’elaborazione massiva di dati in tempi decisamente brevi. In ogni caso, l’MIT sicuramente farà altri test per provare l’efficienza di questo sistema e vedere come potrebbe migliorarlo ulteriormente, evitando bug o errori.

Comunque, questo è un progetto che continuerà ad andare avanti. D’altronde, ha attratto diversi investitori come DARPA, National Science Foundation, il Dipartimento dell’Energia statunitense e l’azienda Intel. Bisognerà aspettare quindi e vedere quali saranno i risvolti di un sistema che potrebbe rendere le IA complesse ancora più precise e autonome.