Le 5 tecnologie hardware AI più promettenti

L’intelligenza artificiale (AI) ha compiuto progressi significativi dalla fine del 2022. Applicazioni software sempre più sofisticate basate sull’intelligenza artificiale stanno rivoluzionando vari settori fornendo soluzioni innovative. Dai chatbot per il servizio clienti senza soluzione di continuità agli straordinari generatori di immagini, l'intelligenza artificiale sta migliorando le nostre esperienze quotidiane. Tuttavia, dietro le quinte, l’hardware AI svolge un ruolo chiave nel guidare questi sistemi intelligenti.

Cos'è l'hardware AI?

L'hardware AI si riferisce all'hardware informatico specializzato progettato per eseguire in modo efficiente attività legate all'intelligenza artificiale. Ciò include chip specifici e circuiti integrati che garantiscono un'elaborazione più rapida e un risparmio energetico. Inoltre, forniscono l’infrastruttura necessaria per implementare in modo efficace algoritmi e modelli di intelligenza artificiale.

Il ruolo dell’hardware AI nel Machine Learning è molto importante in quanto supporta l’esecuzione di programmi complessi per modelli di Deep Learning. Inoltre, rispetto all’hardware informatico convenzionale come le unità di elaborazione centrale (CPU) , l’hardware AI può accelerare molti processi, riducendo significativamente il tempo e i costi necessari per l’addestramento e l’esecuzione degli algoritmi matematici.

Inoltre, con la crescente popolarità dei modelli di intelligenza artificiale e machine learning, aumenta la necessità di soluzioni accelerate. Di conseguenza, aziende come Nvidia, il principale produttore mondiale di GPU, hanno registrato una crescita significativa. Nel giugno 2023, il Washington Post ha riferito che il valore di mercato di Nvidia aveva superato i 1 trilione di dollari, superando il valore di Tesla e Meta. Il successo di Nvidia evidenzia l'importanza dell'hardware AI nel panorama tecnologico odierno.

1. Chip di edge computing

Se hai familiarità con l'Edge Computing , potresti avere una certa conoscenza dei chip Edge Computing. Questi processori specializzati sono progettati specificamente per eseguire modelli di intelligenza artificiale ai margini della rete. Con i chip Edge Computing, gli utenti possono elaborare i dati ed eseguire analisi critiche direttamente alla fonte dei dati, eliminando la necessità di trasmettere i dati a sistemi centralizzati.

Le applicazioni per i chip Edge Computing sono molteplici e diversificate, compresa l'utilità nelle auto a guida autonoma, nei sistemi di riconoscimento facciale, nelle fotocamere intelligenti, nei droni, nei dispositivi medici mobili e in altre situazioni decisionali in tempo reale.

I vantaggi dei chip Edge Computing sono enormi. Innanzitutto, riducono significativamente la latenza elaborando i dati vicino alla fonte, migliorando le prestazioni complessive dell’ecosistema AI. Inoltre, l’Edge Computing aumenta la sicurezza riducendo al minimo la quantità di dati che devono essere trasmessi al cloud.

Ecco alcuni dei principali produttori di hardware AI nel campo dei chip Edge Computing:

• Jetson Xavier NX
• AMD EPYC™ serie 3000 integrata
• Jetson Nano
• BRACCIO Cortex-M55
• BRACCIO Ethos-U55

2. Hardware quantistico

Alcune persone potrebbero chiedersi: "Cos'è l'informatica quantistica ed è reale?". Il calcolo quantistico è veramente un sistema informatico avanzato e funziona secondo i principi della meccanica quantistica. Mentre i computer classici utilizzano bit, l’informatica quantistica utilizza bit quantistici (qubit) per eseguire calcoli. Questi qubit consentono ai sistemi di calcolo quantistico di elaborare grandi set di dati in modo più efficiente, rendendoli adatti ai modelli di intelligenza artificiale, machine learning e deep learning.

Le applicazioni dell’hardware quantistico hanno il potenziale per rivoluzionare gli algoritmi di intelligenza artificiale. Ad esempio, nel processo di ricerca di nuovi composti per il trattamento, l’hardware quantistico può simulare il comportamento delle molecole, aiutando i ricercatori a identificare con precisione nuovi farmaci. Allo stesso modo, nella scienza dei materiali, può contribuire alle previsioni sui cambiamenti climatici. Il settore finanziario può trarre vantaggio dall’hardware quantistico sviluppando strumenti di previsione dei prezzi.

Ecco i vantaggi significativi del calcolo quantistico per l’intelligenza artificiale:

• Velocità : i computer quantistici sono molto più veloci dei computer tradizionali, in grado di risolvere problemi complessi che richiedono miliardi di anni in pochi secondi.
• Precisione : l'informatica quantistica consente di addestrare i modelli di intelligenza artificiale con grandi quantità di dati in meno tempo, garantendo una maggiore precisione nelle previsioni e nell'analisi.
• Innovazione : l’hardware del calcolo quantistico apre la possibilità di nuovi sviluppi e scoperte nel mercato, liberando una potenza di calcolo precedentemente irraggiungibile.

3. Circuiti integrati specifici per l'applicazione (ASIC)

I circuiti integrati specifici dell'applicazione (ASIC) sono progettati per attività mirate come l'elaborazione delle immagini e il riconoscimento vocale (anche se potresti aver sentito parlare degli ASIC attraverso il mining di criptovaluta). Il loro scopo è accelerare i processi di intelligenza artificiale per soddisfare esigenze aziendali specifiche, fornendo un’infrastruttura efficiente che aumenti la velocità complessiva nell’ecosistema.

Gli ASIC sono convenienti rispetto alle tradizionali unità di elaborazione centrale (CPU) o alle unità di elaborazione grafica (GPU). Ciò è dovuto alla loro efficienza energetica e alle prestazioni delle attività superiori, che superano CPU e GPU. Pertanto, gli ASIC facilitano gli algoritmi AI in diverse applicazioni.

Questi circuiti integrati possono elaborare volumi significativi di dati, rendendoli strumenti utili per addestrare modelli di intelligenza artificiale. Le loro applicazioni abbracciano molte aree diverse, inclusa l'elaborazione del linguaggio naturale di dati testuali e vocali. Inoltre, semplificano l’implementazione di complessi meccanismi di Machine Learning.

4. Hardware che simula il cervello umano

L'hardware di simulazione cerebrale rappresenta un progresso significativo nella tecnologia hardware dei computer, con l'obiettivo di imitare il funzionamento del cervello umano. Questo hardware innovativo simula il sistema nervoso umano e applica un’infrastruttura di rete neurale, lavorando con un approccio dal basso verso l’alto. La rete è costituita da processori interconnessi, chiamati neuroni.

A differenza dell’hardware tradizionale del computer che elabora i dati in sequenza, l’hardware di simulazione del cervello umano eccelle nell’elaborazione parallela. Questa capacità di elaborazione parallela consente alla rete di eseguire più attività contemporaneamente, migliorando la velocità e l'efficienza energetica.

Inoltre, l’hardware che simula il cervello umano offre una serie di altri vantaggi interessanti. Può essere addestrato con set di dati estesi, rendendolo adatto a una varietà di applicazioni, tra cui il rilevamento di immagini, il riconoscimento vocale e l'elaborazione del linguaggio naturale. Inoltre, la precisione dell’hardware di simulazione del cervello umano è notevole, poiché apprende rapidamente da enormi quantità di dati.

Ecco alcune delle più importanti applicazioni di simulazione del cervello:

• I veicoli a guida autonoma possono sfruttare hardware di questo tipo per migliorare la loro capacità di percepire e interpretare l’ambiente circostante.
• Nella diagnosi medica, l'hardware di simulazione del cervello umano può contribuire alle funzionalità di rilevamento delle immagini, supportando l'identificazione della malattia.
• Vari dispositivi IoT (Internet delle cose) possono utilizzare l'hardware IoT (Internet delle cose) per raccogliere e analizzare i dati, consentendo un'elaborazione dei dati e un processo decisionale efficaci.

5. Array di gate programmabili sul campo (FPGA)

Field Programmable Gate Array (FPGA) è un circuito integrato avanzato che offre preziosi vantaggi per le implementazioni di software AI. Questi chip specializzati possono essere personalizzati e programmati per soddisfare i requisiti specifici dell'ecosistema AI, dando loro il nome di "programmabili sul campo".

Gli FPGA sono costituiti da blocchi logici configurabili (CLB) interconnessi e programmabili. Questa flessibilità intrinseca consente un’ampia gamma di applicazioni nel campo dell’intelligenza artificiale. Inoltre, questi chip possono essere programmati per gestire operazioni a vari livelli di complessità, adattandosi alle esigenze specifiche del sistema.

Funzionando come un chip di memoria di sola lettura ma con una capacità di gate maggiore, gli FPGA offrono il vantaggio della riprogrammabilità. Ciò significa che possono essere programmati più volte, consentendo la regolazione e la scalabilità man mano che i requisiti evolvono. Inoltre, gli FPGA sono più efficienti dell’hardware tradizionale dei computer, fornendo un’architettura potente ed economica per le applicazioni di intelligenza artificiale.

Oltre ai vantaggi in termini di prestazioni e personalizzazione, gli FPGA forniscono anche misure di sicurezza avanzate. La loro architettura completa garantisce una protezione solida, rendendoli affidabili per un'implementazione sicura dell'IA.

Qual è il futuro dell’hardware AI?

L’hardware AI è sull’orlo di progressi trasformativi. Le crescenti applicazioni di intelligenza artificiale richiedono sistemi specializzati per soddisfare le esigenze computazionali. Le innovazioni nei processori, negli acceleratori e nei chip che emulano il cervello danno priorità all’efficienza, alla velocità, all’efficienza energetica e al calcolo parallelo. L'integrazione dell'hardware AI nell'edge computing e nei dispositivi IoT consente l'elaborazione sul dispositivo, una latenza ridotta e una maggiore privacy. La convergenza con l’informatica quantistica e le tecniche di simulazione del cervello umano sblocca il potenziale di una potenza esponenziale e di capacità di apprendimento simili a quelle umane.

Il futuro dell’hardware AI promette sistemi informatici potenti, efficienti e specializzati che rivoluzioneranno le industrie e rimodelleranno le nostre interazioni con le tecnologie intelligenti.