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La corsa a ridurre i consumi energetici dell'IA è cominciata: si lavora su nuovi paradigmi come la cosiddetta IA on the edge; c'è un enorme lavoro per sviluppare HW ad hoc per far "girare" le reti neurali artificiali, e ora una ricerca pubblicata su Nature Artificial Intelligence da un gruppo di studiosi dell'Università di Bologna e dell'INFN di Roma Tre ci ricorda che il percorso per rendere efficiente l'IA ha ulteriori opzioni da esplorare. I ricercatori hanno infatti applicato un formalismo matematico preso dalla termodinamica statistica e lo hanno applicato all'analisi delle reti neurali profonde, cuore dei moderni sistemi di Intelligenza Artificiale, scoprendo che è possibile ristrutturarle per renderle più efficienti. Ne parliamo con Pierluigi Contucci, professore al Dipartimento di Matematica dell'Università di Bologna e coautore dello studio.
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