Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale ha guadagnato un’importanza crescente nel nostro quotidiano, influenzando vari settori, dalla sanità alla finanza. Dietro a questa affermazione sta una storia complessa che risale agli anni ’40, con l’emergere degli algoritmi e l’avanzamento della microelettronica. In occasione dell’evento Adnkronos Q&A, “Trasformazione digitale, dentro l’AI”, il professor Marco Re dell’Università Tor Vergata ha analizzato le sfide e le opportunità connesse all’applicazione dell’AI nel prossimo futuro.
Le radici dell’intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale ha le sue origini negli studi pionieristici degli anni ’40, quando sono stati sviluppati i primi algoritmi. Nonostante il machine learning fosse già presente nelle aziende da tempo, è stata la microelettronica a catalizzare l’accelerazione di queste applicazioni, grazie alla convergenza di tecnologie esistenti. La sinergia tra algoritmi, creati anni fa dai ricercatori, e la disponibilità di hardware specifico ha reso possibile una rapida adozione di questo strumento.
Il professor Re sottolinea come l’implementazione dell’intelligenza artificiale si basi su hardware acceleratori, ovvero circuiti integrati progettati per eseguire compiti specifici con un’elevata efficienza energetica. Questo passaggio tecnologico è fondamentale, poichè permette di superare limiti precedenti nel calcolo e nel processamento dei dati. Con l’aumento della potenza di calcolo, si aprono nuove strade per applicazioni innovative in vari ambiti.
Il futuro dell’intelligenza artificiale: apprendimento locale
Guardando avanti, il professor Re ha anticipato che il futuro dell’AI potrebbe non dipendere più dalla connessione al cloud per l’apprendimento, grazie all’emergere di sistemi di learning locale. Questa evoluzione richiederà un ulteriore sviluppo nella microelettronica, e soprattutto nella gestione dei dati. La complessità della microelettronica è crescente, richiedendo una comprensione dettagliata delle sue dinamiche a livello mondiale.
La situazione attuale della microelettronica presenta sfide significative. La produzione di componenti essenziali è concentrata in paesi come Taiwan e Corea del Sud, regioni caratterizzate da tensioni geopolitiche. Questa centralizzazione potrebbe rappresentare un vulnerabilità, potenzialmente capace di interrompere la catena di produzione e influenzare negativamente l’industria dell’AI globale.
Criticità e geopolitica nella produzione di circuiti integrati
La complessità della microelettronica moderna implica un approccio approfondito alla questione della produzione dei circuiti integrati. I nodi di produzione, che rappresentano le varie dimensioni dei transistor, sono diventati sempre più sofisticati nel corso degli anni, portando all’emergere di fabbriche specializzate in pochi paesi. Precisamente, il progressivo spostamento della produzione in pochi stati risulta preoccupante.
Il governo degli Stati Uniti ha attuato il National Science Chips Act, con un investimento di 280 milioni di dollari per incentivare la produzione locale di circuiti integrati. L’Europa, compresa l’Italia, sta cercando di seguire questa tendenza per garantire maggiore autonomia. Tuttavia, restano dei rischi tangibili legati alla geopolitica, che potrebbero minacciare i progressi tecnologici e l’innovazione.
La mancanza di professionisti e l’istruzione nel settore
Oltre alle questioni legate alla produzione, il professor Re ha messo in evidenza un’altra problematica vitale: la carenza di professionisti nel campo dell’ingegneria elettronica. Negli anni recenti, si è registrato un calo significativo delle iscrizioni ai corsi di ingegneria elettronica, un fatto preoccupante considerando l’importanza di certe competenze per il progresso dell’AI.
Al contrario, si osserva un aumento degli iscritti ai corsi di scienze informatiche, puntando più sullo sviluppo software piuttosto che sulla progettazione hardware. Questa disuguaglianza nella formazione potrebbe avere ripercursioni sul lungo termine, poiché le figure professionali necessarie a progettare circuiti integrati e acceleratori sono fondamentali per la crescita dell’intelligenza artificiale. La mancanza di competenze in questo ambito inficia l’intero processo innovativo, fondamentale per sostenere il ritmo delle attuali trasformazioni tecnologiche.
Ultimo aggiornamento il 19 Novembre 2024 da Sofia Greco