Accanto alle enormi potenzialità dell’intelligenza artificiale, emerge una realtà tecnica ed economica da non sottovalutare: i modelli di AI, in particolare i più avanzati modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), stanno diventando sempre più complessi, energivori, costosi e difficili da scalare.
Questi progressi comportano una domanda crescente di risorse computazionali, GPU di fascia alta e infrastrutture cloud estese, con un impatto diretto sui costi operativi, che per molte aziende stanno diventando insostenibili. Oltre all’impatto economico, anche quello ambientale sta diventando un tema centrale nel dibattito tecnologico. Del resto, considerando la sola l’Italia, si prevede che, proprio sulla spinta di AI, machine learning e realtà aumentata, i data center raggiungeranno un consumo energetico pari a 1 GW entro il 2026, secondo uno studio dell’Energy & Strategy Group del Politecnico di Milano.
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Approcci più efficienti grazie alle reti tensoriali ispirate alla meccanica quantistica
In risposta alle sfide legate alla crescente complessità dei modelli di intelligenza artificiale, emerge un nuovo paradigma che rende l’AI più accessibile, efficiente e adattabile alle condizioni locali: le reti tensoriali ispirate alla meccanica quantistica. I vantaggi rispetto alle tecniche di compressione convenzionali sono diversi; anziché creare modelli sempre più grandi, l’attenzione si sposta infatti sulla compressione dei modelli esistenti, attraverso la tensorizzazione, ovvero il processo di identificazione dei livelli di una rete neurale adatti alla riduzione e alla suddivisione da grandi matrici a matrici più piccole e interconnesse, e la quantizzazione, cioè il ridimensionamento della precisione numerica.
Questo consente di ridurre i modelli fino al 95%, mantenendo intatte le prestazioni e migliorando drasticamente l’efficienza. Fondamentalmente, la tecnologia ristruttura la rappresentazione delle reti neurali per eliminare i parametri non necessari, preservando al contempo la piena funzionalità della rete. La tecnica funziona identificando e conservando solo le correlazioni più rilevanti tra i punti dati.
Il risultato è un modello di AI sufficientemente compatto da poter essere eseguito su dispositivi precedentemente esclusi dall’implementazione. Semplificando l’architettura interna, i modelli compressi elaborano inoltre più rapidamente le query, consentendo un’interazione più rapida con l’utente, risposte più veloci del sistema e risultati più rapidi. Anche l’efficienza energetica è migliorata: poiché sono necessarie meno operazioni per ogni inferenza, il fabbisogno energetico può diminuire fino al 50%, riducendo i costi operativi. Infine, c’è il vantaggio decisivo dell’indipendenza dall’hardware.
Modelli ultra-compressi possono così essere implementati su un’ampia gamma di piattaforme, dai grandi server ai dispositivi edge, evitando di sottostare ai vincoli di cluster GPU rari o costosi e della connettività Internet.
Sebbene le fondamenta teoriche delle reti tensoriali derivino dalla meccanica quantistica, la loro applicazione nell’AI è pienamente compatibile con l’infrastruttura digitale convenzionale: vale a dire, i concetti alla base del quantum apportano benefici diretti agli ambienti informatici tradizionali.
Di fatto, i modelli di AI molto più piccoli funzionano altrettanto bene, e in alcuni casi anche meglio, dell’LLM originale. Negli ambienti operativi, ciò significa intuizioni più rapide, maggiore reattività e minori vincoli infrastrutturali.
Dal cloud all’edge: modelli di AI localizzati
Fino ad ora, il settore dell’intelligenza artificiale è stato dominato da un’architettura incentrata sul cloud. I modelli ultracompatti stanno però cambiando radicalmente questo paradigma: essendo molto più piccoli, efficienti e compatibili con i processori, consentono il passaggio a modelli di implementazione locali nel cosiddetto edge. Questo approccio non solo è più pratico, ma apre anche molte nuove possibilità di applicazione in settori differenti.
Nei veicoli, ad esempio, i sistemi di AI possono funzionare direttamente a bordo, indipendentemente dai servizi cloud che potrebbero non essere disponibili in gallerie o aree remote. L’elettronica di consumo e i dispositivi domestici intelligenti sono in grado di offrire funzionalità di AI offline, migliorando notevolmente la privacy e l’usabilità.
Nell’automazione industriale, l’AI edge può monitorare le macchine e ottimizzare i flussi di lavoro senza inviare dati sensibili all’esterno (un vantaggio particolarmente rilevante per i settori altamente regolamentati o per i luoghi dove mancano connessioni Internet stabili).
Intelligenza “in loco” negli ospedali
Nel settore sanitario, la privacy non è solo una questione di conformità, ma un requisito etico fondamentale. Le cartelle cliniche dei pazienti contengono dati tra i più sensibili: di conseguenza, gli ospedali dovrebbero evitare di utilizzare sistemi basati su cloud che trasferiscono dati sanitari personali a fornitori esterni.
I modelli di AI compressi rispondono a questa esigenza, consentendo l’esecuzione di modelli complessi su dispositivi locali o in cloud privati e sicuri – come, ad esempio, il data center dell’ospedale stesso o dispositivi come iPad e workstation locali.
I dati dei pazienti rimangono così all’interno del firewall dell’organizzazione. La compressione dell’AI consente di beneficiare di queste funzionalità anche alle strutture sanitarie più piccole, che altrimenti potrebbero non disporre del budget o dell’infrastruttura necessari.
In pratica, ciò significa che le diagnosi possono essere effettuate non solo più rapidamente, grazie al supporto dell’AI, ma anche in modo più sicuro, senza rischiare la divulgazione dei dati dei pazienti, soddisfacendo al contempo i requisiti operativi e normativi.
Indipendenza (anche) da internet: l’Edge AI nella difesa
Il settore della difesa non è immune dai benefici dei modelli di AI compressi. Le operazioni militari moderne si basano sempre più sull’analisi dei dati raccolti in tempo reale da droni, sistemi di sorveglianza e altri strumenti di supporto alle decisioni tattiche. Considerando che sono spesso impiegati in aree remote o ostili, senza connessioni cloud o Internet stabili, i modelli compressi offrono un vantaggio decisivo perché possono essere implementati localmente su hardware con capacità di calcolo limitate, come droni o sistemi integrati.
Riducendo le dimensioni del modello e i requisiti hardware, l’AI può essere eseguita interamente ai margini della rete, fornendo informazioni immediate in tempo reale senza dipendere su infrastrutture esterne o consumare energia eccessiva. L’implementazione locale migliora anche la sicurezza: i dati sensibili rimangono all’interno dell’area operativa, incrementando l’affidabilità tattica.
La sfida tecnologica chiave è bilanciare compattezza e prestazioni: con la compressione basata su reti tensoriali, le agenzie di difesa possono mantenere gli stessi standard di sicurezza in hardware più piccoli e potenti.
Processi industriali più sostenibili
In un contesto produttivo sempre più orientato alla velocità, alla precisione e all’ottimizzazione dei costi, i modelli di AI compressi offrono un vantaggio concreto per migliorare l’efficienza operativa.
Come esempio, possiamo riportare, tra le dimostrazioni più convincenti, il caso di uno stabilimento europeo, che aveva l’obiettivo di ridurre le dimensioni del modello di AI esistente, utilizzato nella produzione di componenti automobilistici, senza comprometterne le prestazioni.
Sfruttando metodi di compressione avanzati basati su reti tensoriali, le dimensioni del modello sono state notevolmente contenute: questo ha permesso di aumentare la velocità di risposta di circa il doppio, migliorare l’integrazione con i sistemi esistenti e ridurre il consumo energetico per l’esecuzione del modello di circa il 50%.
Tutto questo abilitando il processo decisionale localizzato in tempo reale, nella robotica, nel controllo qualità o nella manutenzione, senza inviare dati a server remoti o fare affidamento su un accesso a Internet instabile.
Per le aziende manifatturiere impegnate nella produzione snella e nella responsabilità ambientale, questi risparmi non solo implicano riduzioni misurabili dei costi, ma anche un percorso più rapido verso una produzione più intelligente ed efficiente.
