{"id":22181,"date":"2023-03-07T08:04:42","date_gmt":"2023-03-07T07:04:42","guid":{"rendered":"https:\/\/test.cfdfeaservice.it\/index.php\/2023\/03\/07\/reti-neurali-artificiali-a-basso-impatto-energetico\/"},"modified":"2023-03-07T08:04:42","modified_gmt":"2023-03-07T07:04:42","slug":"reti-neurali-artificiali-a-basso-impatto-energetico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/test.cfdfeaservice.it\/index.php\/2023\/03\/07\/reti-neurali-artificiali-a-basso-impatto-energetico\/","title":{"rendered":"Reti neurali artificiali a basso impatto energetico"},"content":{"rendered":"
\n
\"\"<\/div>\n
\n

Le future reti neurali artificiali saranno a basso impatto energetico, secondo una ricerca pubblicata su Nature Machine Intelligence. <\/em>Claudio Gallicchio dell\u2019Universit\u00e0 di Pisa unico italiano del team composto da ricercatori delle pi\u00f9 prestigiose universit\u00e0 cinesi e di Hong Kong. L\u2019articolo \u00e8 disponibile qui<\/strong><\/a>.<\/em><\/p>\n

Contribuire a una intelligenza artificiale sostenibile e progettare reti neurali artificiali a basso impatto energetico \u00e8 l\u2019obiettivo di uno studio recentemente pubblicato su Nature Machine Intelligence, prestigiosa rivista del gruppo Nature. Claudio Gallicchio del Dipartimento di Informatica dell\u2019Universit\u00e0 di Pisa \u00e8 l\u2019unico italiano che ha partecipato alla ricerca<\/strong> insieme ad un team di studiosi delle pi\u00f9 importanti universit\u00e0 cinesi e di Hong Kong.<\/p>\n

\"Reti<\/a>
Claudio Gallicchio<\/figcaption><\/figure>\n

\u201cIn questo studio \u2013 spiega Claudio Gallicchio \u2013 abbiamo dimostrato come sia possibile progettare reti neurali artificiali che possano essere addestrate ed eseguite su sistemi hardware non-convenzionali<\/strong>, ottenendo risultati predittivi comparabili con quelli ottenibili con le unit\u00e0 di elaborazione grafica (GPU) e al tempo stesso riducendo il consumo energetico fino a oltre 40 volte\u201d.<\/p>\n

Progettazione congiunta hardware-software di reti neurali artificiali per grafi<\/h2>\n

La ricerca ha riguardato nello specifico la progettazione congiunta hardware-software di reti neurali artificiali per grafi, una classe di metodologie informatiche all\u2019avanguardia, utili a risolvere problemi in domini complessi<\/strong> come l\u2019analisi delle reti sociali e la scoperta di nuovi farmaci.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

\u201cDa un punto di vista informatico \u2013 sottolinea Claudio Gallicchio \u2013 gli algoritmi proposti sfruttano una tecnica basata sulla teoria dei sistemi dinamici neurali,<\/strong> nota come Reservoir Computing, per ridurre al minimo la richiesta di calcolo degli algoritmi di addestramento. Da un punto di vista fisico, le reti neurali vengono implementate in random resistive memory arrays, nanodispositivi neuromorfici caratterizzati da un\u2019elevatissima efficienza energetica\u201d.<\/p>\n

I risultati conseguiti sono stati possibili grazie ad una collaborazione interdisciplinare che ha mostrato i vantaggi della realizzazione di algoritmi di apprendimento automatico in hardware neuromorfico<\/strong>, indicando cos\u00ec una direzione promettente per i sistemi di Intelligenza Artificiale di prossima generazione.<\/p>\n

Riferimenti articolo scientifico:<\/p>\n

Wang, S., Li, Y., Wang, D. et al. Echo state graph neural networks with analogue random resistive memory arrays. Nat Mach Intell 5, 104\u2013113 (2023). https:\/\/doi.org\/10.1038\/s42256-023-00609-5<\/a><\/p>\n

\u00a0<\/p>\n<\/div>\n

L’articolo Reti neurali artificiali a basso impatto energetico<\/a> sembra essere il primo su Il Progettista Industriale<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n

Vai alla fonte.<\/a><\/p>\n

Autore: Redazione<\/p>\n

Powered by WPeMatico<\/a><\/small><\/p>\n

_________________________________<\/strong><\/p>\n

CFD FEA Service SRL<\/strong> è una società di servizi che offre consulenza<\/em> e formazione<\/em> in ambito ingegneria<\/strong> e IT<\/strong>. Se questo post\/prodotto ti è piaciuto ti invitiamo a:<\/p>\n