Zürcher Nachrichten - Algoritmi più efficaci per ridurre i consumi di energia dell'IA

EUR -
AED 4.320282
AFN 82.33534
ALL 97.773381
AMD 451.550673
ANG 2.105082
AOA 1078.594468
ARS 1480.274557
AUD 1.784863
AWG 2.120139
AZN 1.993687
BAM 1.96179
BBD 2.374902
BDT 143.379596
BGN 1.958127
BHD 0.443389
BIF 3446.328247
BMD 1.176221
BND 1.50282
BOB 8.127989
BRL 6.497912
BSD 1.176216
BTN 101.626856
BWP 15.697862
BYN 3.849335
BYR 23053.936395
BZD 2.362664
CAD 1.601143
CDF 3394.574289
CHF 0.933492
CLF 0.028449
CLP 1116.057406
CNY 8.421349
CNH 8.41384
COP 4751.475102
CRC 594.211724
CUC 1.176221
CUP 31.169863
CVE 110.711806
CZK 24.561841
DJF 209.038195
DKK 7.463335
DOP 71.039237
DZD 152.470809
EGP 57.740816
ERN 17.643319
ETB 160.792539
FJD 2.632621
FKP 0.870053
GBP 0.866728
GEL 3.187353
GGP 0.870053
GHS 12.262102
GIP 0.870053
GMD 84.688187
GNF 10181.370812
GTQ 9.027755
GYD 245.956182
HKD 9.233331
HNL 30.993093
HRK 7.534913
HTG 154.344526
HUF 398.423802
IDR 19144.118167
ILS 3.915252
IMP 0.870053
INR 101.57741
IQD 1540.84983
IRR 49533.582149
ISK 142.21683
JEP 0.870053
JMD 188.676067
JOD 0.833972
JPY 172.283529
KES 152.323622
KGS 102.770104
KHR 4728.409748
KMF 496.365318
KPW 1058.660322
KRW 1617.727813
KWD 0.358888
KYD 0.980189
KZT 633.010019
LAK 25365.211227
LBP 105330.611933
LKR 354.861006
LRD 236.420985
LSL 20.72526
LTL 3.473075
LVL 0.711485
LYD 6.381027
MAD 10.620068
MDL 19.889643
MGA 5210.660078
MKD 61.749321
MMK 2469.006908
MNT 4218.37094
MOP 9.509737
MRU 46.837386
MUR 53.553993
MVR 18.112834
MWK 2042.504646
MXN 21.813035
MYR 4.972479
MZN 75.231704
NAD 20.724859
NGN 1800.582757
NIO 43.225562
NOK 11.898719
NPR 162.606928
NZD 1.948338
OMR 0.452252
PAB 1.176216
PEN 4.186942
PGK 4.879848
PHP 66.706445
PKR 335.134832
PLN 4.255003
PYG 8809.898426
QAR 4.282153
RON 5.069841
RSD 117.172803
RUB 92.209061
RWF 1691.99426
SAR 4.413172
SBD 9.745105
SCR 16.637088
SDG 706.330294
SEK 11.192639
SGD 1.502223
SHP 0.924325
SLE 27.053223
SLL 24664.776032
SOS 672.179006
SRD 42.869726
STD 24345.404983
STN 24.93589
SVC 10.291553
SYP 15293.181968
SZL 20.725547
THB 37.862398
TJS 11.285798
TMT 4.128537
TND 3.384576
TOP 2.754829
TRY 47.581919
TTD 7.982338
TWD 34.428119
TZS 3031.704767
UAH 49.183194
UGX 4222.983392
USD 1.176221
UYU 47.284974
UZS 15037.988637
VES 140.516798
VND 30758.185547
VUV 141.218064
WST 3.100624
XAF 657.979933
XAG 0.02999
XAU 0.000347
XCD 3.178796
XCG 2.119763
XDR 0.816919
XOF 661.036499
XPF 119.331742
YER 283.410402
ZAR 20.628268
ZMK 10587.407014
ZMW 27.317988
ZWL 378.742761
Annuncio Immagine
Algoritmi più efficaci per ridurre i consumi di energia dell'IA
Algoritmi più efficaci per ridurre i consumi di energia dell'IA

Algoritmi più efficaci per ridurre i consumi di energia dell'IA

Nuova sfida della fisica statistica. Parisi,serve teoria robusta

Annuncio Immagine

Dimensione del testo:

Mettere a punto algoritmi più efficaci per ridurre i consumi di energia, attualmente altissimi, da parte dei sistemi di intelligenza artificiale: è una delle sfide che la fisica statistica si prepara ad affrontare nella sua conferenza mondiale che si apre oggi a Firenze con oltre 1.500 scienziati da tutto il mondo. A fare gli onori di casa sono il presidente della Società Italiana di Fisica Statistica Roberto Liv e Stefano Ruffo, a capo del comitato direttivo della conferenza, chiamata Statphys29 e in programmma fino al 18 luglio. Ad aprire i lavori il Nobel Giorgio Parisi. "La fisica statistica è nata per studiare i comportamenti complessi della materia, ma oggi ha un impatto molto più ampio", osserva Livi. Uno dei temi di cui questa disciplina si sta occupando e che rappresenta una vera sfida riguarda le reti neurali. La scommessa è fare in modo che questo settore della ricerca comunichi con quello delle neuroscienze per avere una rappresentazione più complessa e realistica del funzionamento delle reti neurali. "Sono settori che si stanno intersecando dopo aver seguito strade differentie", ha detto Livi all'ANSA e "la nostra comunità scientifica vuole fare in modo che questi settori diversi comunichino tra loro e trovino altri obiettivi comuni, in una ricerca di frontiera che vede coniugarsi aspetti più applicativi e modelli neurali". Le possibili applicazioni sono tante, ma una delle principali consiste nel mettere a punto algoritmi di intelligenza artificiale più efficaci di quelli attuali. "E' un risultato che potrebbe avere un impatto enorme, considerando gli elevati consumi energetici dell'intelligenza artificiale. La grande sfida - rileva Livi - è riuscire a ridurre i consumi e per questo sono necessari algoritmi meno banali quelli attuali, non facili da conseguire". Bisognerebbe perciò andare oltre il vecchio modello delle reti neurali, come ha ribadito più voltre anche Parisi. "La fisica statistica è alla base di scoperte straordinarie: dalla fisica dei materiali allo studio della complessità anche nei sistemi viventi - ha detto il Nobel - e questa conferenza è l'occasione per ritrovarci tutti insieme e fare il punto della situazione". Lo stesso Parisi ha osservato più volte che, rispetto ai primi modelli degli anni '80 e '90, le attuali ricerche sulle reti neurali profonde hanno il grande problema di non essere sostenute da una teoria robusta.

G.Kuhn--NZN

Annuncio Immagine