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Un team di ricercatori americani ha proposto un approccio rivoluzionario per ridurre il consumo energetico dei generatori di immagini basati sull'intelligenza artificiale (IA). La loro idea è di utilizzare una tecnologia di calcolo termodinamico, che promette di abbattere i costi energetici di alcune operazioni fino a 10 miliardi di volte.
I modelli di IA generativa, come DALL-E, Midjourney e Stable Diffusion, sono capaci di creare immagini fotorealistiche, ma lo fanno consumando enormi quantità di energia. Questi modelli utilizzano un processo di diffusione: durante l'addestramento, vengono alimentati con grandi set di immagini a cui viene gradualmente aggiunto del rumore, fino a rendere l'immagine simile a un disturbo televisivo. Successivamente, la rete neurale impara il processo inverso, generando nuove immagini a partire da una richiesta.
Il problema risiede nel fatto che i calcoli necessari per gli algoritmi di IA che aggiungono e rimuovono rumore consumano troppa energia. I calcoli termodinamici, invece, offrono la possibilità di ridurre drasticamente questo consumo, superando le capacità delle moderne apparecchiature digitali. Questa scoperta è stata annunciata dal National Laboratory Lawrence Berkeley in California.
I calcoli termodinamici si basano su schemi fisici che modificano i parametri in risposta al rumore, come le fluttuazioni termiche casuali nell'ambiente circostante. La startup Normal Computing ha costruito un chip basato su otto risonatori interconnessi. I connettori vengono collegati in base al tipo di compito che il chip deve risolvere. I risonatori sono quindi esposti all'ambiente esterno, introducendo rumore nel circuito ed eseguendo così i calcoli. Una volta che il sistema raggiunge uno stato di equilibrio, la soluzione viene letta dalla nuova configurazione dei risonatori.
I ricercatori del National Laboratory Lawrence Berkeley hanno dimostrato che è possibile costruire una versione termodinamica di una rete neurale. Questo metodo pone le basi per la generazione di immagini tramite calcoli termodinamici. In un computer termodinamico, viene introdotto un set di immagini, quindi i componenti del computer sono esposti alle influenze naturali dell'ambiente fino a quando i collegamenti che li uniscono non raggiungono uno stato di equilibrio. Successivamente, viene calcolata la probabilità che un computer termodinamico con un determinato stato di connessioni possa invertire questo processo, e i valori di queste connessioni vengono regolati per massimizzare tale probabilità.
Le simulazioni hanno confermato che è possibile costruire un computer termodinamico le cui impostazioni aiutino a generare immagini di cifre scritte a mano. Questo risultato si ottiene senza ricorrere a reti neurali digitali ad alta intensità energetica o a generatori di numeri pseudocasuali che creano rumore. Rispetto alle reti neurali digitali, i computer termodinamici sono ancora primitivi, ammettono i ricercatori, e non sanno ancora come progettarli per funzionare al livello di DALL-E. Tuttavia, in termini di efficienza energetica, promettono un vantaggio significativo. Questa scoperta potrebbe segnare una svolta nel campo dell'intelligenza artificiale, aprendo la strada a sistemi più efficienti e sostenibili. Il futuro dell'IA generativa potrebbe risiedere nell'abbraccio della termodinamica.
