La questione dei consumi energetici nell’ambito dell’intelligenza artificiale (IA) sta diventando sempre più cruciale, soprattutto considerando l’enorme crescita di potenza computazionale richiesta dai moderni modelli di machine learning e deep learning. In questo contesto, la fisica statistica si prepara ad affrontare tali sfide in occasione della conferenza mondiale Statphys29, che si svolgerà a Firenze dal 13 al 18 luglio. Questo evento vedrà la partecipazione di oltre 1.500 scienziati provenienti da tutto il mondo, con l’obiettivo di analizzare e sviluppare nuovi approcci per ridurre i consumi energetici legati all’IA.
L’importanza della fisica statistica nell’IA
Il presidente della Società Italiana di Fisica Statistica, Roberto Livi, e Stefano Ruffo, a capo del comitato direttivo dell’evento, hanno sottolineato l’importanza di questa conferenza, alla quale parteciperà anche il premio Nobel Giorgio Parisi. Livi ha affermato che “la fisica statistica è una disciplina che è nata per studiare i comportamenti complessi della materia, ma oggi ha un impatto molto più ampio”. La ricerca sull’IA, in particolare sulle reti neurali, è uno degli ambiti in cui la fisica statistica può offrire un contributo significativo, soprattutto nella ricerca di algoritmi più efficienti.
La sfida degli algoritmi energeticamente efficienti
La sfida principale è quella di sviluppare algoritmi di intelligenza artificiale che operino con consumi energetici inferiori rispetto agli attuali. Secondo Livi, “è un risultato che potrebbe avere un impatto enorme, considerando gli elevati consumi energetici dell’intelligenza artificiale”. La necessità di algoritmi meno banali e più sofisticati è quindi essenziale per affrontare questa problematica. I modelli attuali di reti neurali, pur essendo avanzati, presentano lacune in termini di efficienza energetica e sostenibilità.
Nuove frontiere della fisica statistica
Giorgio Parisi ha evidenziato che la fisica statistica ha alla base delle scoperte straordinarie, dalla fisica dei materiali fino allo studio della complessità nei sistemi viventi. Tuttavia, ha anche notato che i modelli di reti neurali profonde, sviluppati negli anni ’80 e ’90, non sono supportati da una teoria robusta, rappresentando una limitazione significativa per il loro utilizzo e sviluppo. È fondamentale che la ricerca nel campo dell’IA si intersechi con quella delle neuroscienze per ottenere una rappresentazione più complessa e realistica del funzionamento delle reti neurali.
Un altro tema rilevante che emergerà durante la conferenza è quello dei sistemi in non equilibrio, che si riferiscono a fenomeni fisici che non raggiungono uno stato di stabilità. Questi sistemi, che vanno dal comportamento del clima a quello di un fiume in piena, sono considerati tra i nuovi obiettivi della ricerca nella fisica statistica. Inoltre, la materia attiva, che comprende sistemi composti da cellule, batteri o robot che consumano energia per interagire, rappresenta un campo di studio emergente con applicazioni significative nella biologia e nella tecnologia.
Inclusione e opportunità nella comunità scientifica
La conferenza Statphys29 non si limita a discutere delle sfide scientifiche attuali, ma affronta anche questioni etiche e pratiche legate all’uso dell’IA nella società moderna. Con il crescente impiego di tecnologie basate sull’IA in vari settori, è fondamentale riflettere sull’impatto ambientale e sociale di queste innovazioni.
Inoltre, un aspetto innovativo di questa conferenza è l’organizzazione di una sessione satellite presso l’Università del Ruanda, che segna un passo significativo per coinvolgere i ricercatori africani in questo settore di studi. Questo sforzo è volto a promuovere l’inclusione e a offrire opportunità di formazione e ricerca ai giovani scienziati in Africa, contribuendo così alla crescita della comunità scientifica globale.
In conclusione, la conferenza Statphys29 rappresenta un’opportunità unica per scienziati di diverse nazioni e background di collaborare e discutere nuove idee e approcci, ponendo l’accento sulla necessità di sviluppare soluzioni sostenibili e responsabili nel campo dell’intelligenza artificiale.