Reti neurali artificiali: che cosa sono, come fanno ad auto-apprendere e in quali business vengono usate | Economyup
Questo sito utilizza cookie per raccogliere informazioni sull'utilizzo. Cliccando su questo banner o navigando il sito, acconsenti all'uso dei cookie. Leggi la nostra cookie policy.OK

MACHINE LEARNING

Reti neurali artificiali: che cosa sono, come fanno ad auto-apprendere e in quali business vengono usate

06 Dic 2017

I modelli matematici che si ispirano al funzionamento biologico del cervello umano sono indispensabili per risolvere problemi ingegneristici di Intelligenza Artificiale. Tra questi Nervana, un processore realizzato da Intel in collaborazione con Facebook, che può essere usato in cure sanitarie, social media e automotive

Le nostre reti neurali cerebrali sono quelle che permettono a ciascun individuo di ragionare, fare calcoli, riconoscere suoni, immagini, volti, apprendere e agire. Oggi si parla molto di reti neurali artificiali: come vengono impiegate nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning, qual è la loro storia e quali sono le nuove frontiere tecnologiche dell’hardware.

Le reti neurali artificiali, come è spiegato in questo articolo di Nicoletta Boldrini su AI4Business sono modelli matematici composti da neuroni artificiali di ispirazione alle reti neurali biologiche (quella umana o animale) che vengono utilizzati per risolvere problemi ingegneristici di Intelligenza Artificiale legati a diversi ambiti tecnologici come l’informatica, l’elettronica, la simulazione o altre discipline.

Una rete neurale di fatto si presenta come un sistema “adattivo” in grado di modificare la sua struttura (i nodi e le interconnessioni) basandosi sia su dati esterni sia su informazioni interne che si connettono e passano attraverso la rete neurale durante la fase di apprendimento e ragionamento.

Per rendere il processo performante è necessario “addestrare” le reti neurali, ossia fare in modo che apprendano come comportarsi nel momento in cui andrà risolto un problema ingegneristico, quale il riconoscimento di un essere umano dall’analisi delle immagini (per esempio attraverso la tecnologia del riconoscimento facciale). Il tema dell’apprendimento è collegato al Machine Learning, inteso come algoritmi che utilizzano metodi matematico-computazionali per apprendere informazioni dall’esperienza (quindi in modo automatico e adattivo).

La storia delle reti neurali comincia intorno alla metà del secolo scorso. Da allora il percorso di avanzamento tecnologico dell’hardware non si è più arrestato e oggi nei laboratori di ricerca si sta già lavorando ai chip neuromorfici (che imitano il funzionamento del cervello umano) e a quelli per il quantum computing. È recente l’annuncio di Intel riguardo un chip superconduttivo basato su 17 qubit: un nuovo processore che verrà testato nei prossimi mesi da QuTech, l’azienda olandese partner di Intel nell’ambito del quantum computing che si occupa dello sviluppo del software e degli algoritmi.

LOHI, IL CHIP CHE AUTO-APPRENDE

Quello dei chip neuromorfici è un ambito di studio che negli ultimi anni ha mostrato interessanti evoluzioni: si tratta di microprocessori che imitano il funzionamento del cervello biologico e quindi potrebbero rappresentare la grande svolta per portare i computer a comprendere l’ambiente circostante (una delle enormi sfide affrontate nell’ultimo decennio dagli scienziati che si occupano di Intelligenza Artificiale).

In quest’ambito Intel collabora da tempo con il professor Carver Mead del CalTech (California Institute of Technology) per la realizzazione di sistemi tecnologici in grado di imitare il cervello umano.

Obiettivo raggiunto (dopo una fase di sviluppo del chip che è durata 6 anni), come annunciato dalla stessa Intel che poche settimane fa ha mostrato al pubblico Loihi, il suo primo chip neuromorfico ad auto-apprendimento che imita il funzionamento del cervello umano imparando il corretto comportamento sulla base di iterazioni con l’ambiente circostante.

NERVANA, IL CHIP IN COLLABORAZIONE CON FACEBOOK

Se il chip neuromorfico Loihi e quello per il quantum computing di casa Intel sono nell’alveo della ricerca sperimentale, la storia attuale dell’evoluzione delle reti neurali artificiali ci porta a Nervana, il primo Neural Network Processor (NNP) di Intel disponibile tra pochissime settimane.

Stiamo parlando di un processore super potente sviluppato appositamente per applicazioni nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale. Nervana è infatti un circuito integrato (ASIC – Application Specific Integrated Circuit) specifico per l’esecuzione di algoritmi di apprendimento profondo (Deep Learning).

Per la realizzazione di Nervana, Intel ha collaborato (e sta continuando a farlo) con Facebook e sta lavorando allo sviluppo di più generazioni di prodotti con l’obiettivo di fornire prestazioni ancora più elevate che consentono nuovi livelli di scalabilità per i modelli Intelligenza Artificiale.

A detta del numero uno di Intel, il Ceo Brian Krzanich, utilizzando la tecnologia Intel Nervana le aziende saranno in grado di sviluppare interamente nuove classi di applicazioni di Intelligenza Artificiale che massimizzano la quantità di dati elaborati e consentono ai clienti di trovare maggiori intuizioni per il proprio business. Nervana può essere usato in cure sanitarie, social media, automotive e meteo.

  • 21 Share

Articoli correlati