L'intelligenza artificiale ha ancora un grado troppo alto di fallibilità per questo un gruppo internazionale di ricercatori, coordinato dal Neuromorphic AI Lab dell'Università del Texas di San Antonio (Usa), sta lavorando per creare microprocessori capaci di replicare i sistemi di apprendimento biologico, così da renderla più flessibile, efficiente e sostenibile anche dal punto di vista ambientale. A questa sfida partecipa anche Vincenzo Lomonaco, tra i massimi esperti italiani di Continual Learning, ricercatore presso il dipartimento di Informatica dell'Università di Pisa e tra gli autori di un articolo pubblicato sulla rivista scientifica Nature Electronics.
"Facciamo apprendere all'Intelligenza artificiale - spiega il ricercatore - una grande quantità di informazioni tutte insieme, ma ogni volta che emerge una novità su un determinato tema dobbiamo aggiornare il sistema da zero. Tutto ciò, oltre a essere poco efficiente, ha anche costi altissimi, sia in termini economici che ambientali, visto l'elevato consumo di energia e le conseguenti emissioni di Co2 di questi processi". La soluzione secondo Lomonaco e gli altri ricercatori del Neuromorphic AI Lab, "è l'Apprendimento Automatico Continuo (il Continual Learning o Lifelong Learning), che permetterebbe all'AI di assimilare un gran numero di conoscenze in sequenza, senza dimenticare quelle acquisite in precedenza e per farlo è necessario modificare gli attuali paradigmi computazionali ed eliminare i vincoli infrastrutturali esistenti".
"Per questo - spiega ancora - abbiamo gettato le basi di un nuovo sistema di apprendimento incrementale, basato sulla progettazione simultanea di componenti hardware e software per dare vita a un sistema robusto e autonomo con algoritmi di nuova generazione che, lavorando in modo più simile all'intelligenza umana, permettono all'Intelligenza Artificiale di accrescere le proprie conoscenze in modo progressivo, più rapido ed efficiente, con consumi che si avvicinano a quelli di una lampadina".
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