Mentre il mondo discute di algoritmi sempre più potenti e modelli linguistici avanzati, c’è un problema strutturale che rischia di frenare la corsa dell’intelligenza artificiale: l’energia. Durante una tavola rotonda ospitata dal Center for Digital Envisioning presso gli Osservatori Digital Innovation Polimi e moderata da Marina Natalucci (Direttore del Center), è emerso come la vera sfida per il futuro non sia solo software, ma fisica. Alessandro Milozzi, CEO e Co-founder di Neuronova, ha portato l’attenzione su quello che definisce «il pilastro nascosto del vero efficientamento dell’AI», ovvero l’hardware, il substrato su cui questi calcoli vengono eseguiti.
Se oggi i Data Center consumano già circa il 2% dell’energia mondiale, la prospettiva di aumentare la capillarità dei sensori e delle applicazioni intelligenti pone un limite insuperabile con le tecnologie attuali. Milozzi è stato chiaro: «in 20 anni non avremo letteralmente abbastanza energia per processare questi dati» se continuiamo con l’approccio centralizzato attuale. La soluzione per una trasformazione digitale sostenibile passa quindi necessariamente per un cambio di paradigma architetturale: il Neuromorphic Computing.
Cos’è il Neuromorphic Computing
Il Neuromorphic Computing è un’architettura hardware dove ogni nodo del chip integra sia l’unità di calcolo sia la memoria, proprio come le sinapsi del cervello, consentendo al sistema di elaborare le informazioni in modo parallelo e asincrono, evitando il collo di bottiglia dell’architettura di Von Neumann (dove CPU e memoria sono separati) e riducendo drasticamente il consumo energetico. In questo paradigma, l’elaborazione avviene attraverso reti neurali spiking (SNN) che comunicano tramite impulsi elettrici simili a quelli dei neuroni biologici, attivandosi solo quando l’input lo richiede. Questo approccio permette ai chip neuromorfici di ottenere efficienza, velocità e capacità di apprendimento adattivo superiori rispetto ai sistemi tradizionali
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L’alternativa al cloud: perché il futuro è “edge”
Il modello attuale, basato sull’invio continuo di dati al cloud per l’elaborazione, mostra già la corda. Non è solo una questione energetica, ma anche funzionale. Milozzi ha evidenziato come centralizzare i dati significhi «introdurre latenza, dipendenza dalla connettività» e soprattutto esporre gli utenti a «problemi seri di sicurezza e privacy».
La risposta risiede nell’edge AI, ovvero la capacità di portare l’intelligenza direttamente sul dispositivo, lì dove il dato viene generato. Tuttavia, oggi esiste un compromesso (trade-off) doloroso per qualsiasi produttore di hardware: quello tra intelligenza e consumo energetico. «Se vuoi fare innovazione non puoi scendere a compromessi», ha affermato Milozzi, descrivendo la frustrazione quotidiana di dover ricaricare continuamente orologi e telefoni.
Attualmente, dispositivi come i termostati intelligenti non possono “parlare” o interagire in modo complesso perché questo richiederebbe cambi di batteria troppo frequenti, rendendoli poco usabili. È qui che intervengono i nuovi substrati hardware sviluppati da realtà come Neuronova: chip capaci di abilitare l’intelligenza “always-on” (sempre accesa) con un consumo «di 1000 volte più basso rispetto alle altre piattaforme».
Verso la Trillion Sensor Economy: sostenibilità e nuove interazioni
L’impatto del Neuromorphic Computing va oltre la durata della batteria dello smartphone; abilita scenari economici e sociali completamente nuovi. Milozzi ha citato la “Trillion Sensor Economy”, un futuro in cui miliardi di sensori monitoreranno ogni aspetto della realtà. Ma c’è un problema di sostenibilità enorme: «non possiamo smaltire trillion battery».
L’adozione di chip a bassissimo consumo permetterebbe di avere nodi IoT capaci di funzionare «anche senza batteria», riducendo drasticamente i rifiuti energetici e le spese operative di manutenzione. Questo salto tecnologico permetterebbe di integrare l’AI ovunque, persino «nei vestiti per il monitoraggio della salute», rendendo la tecnologia invisibile e pervasiva.
La tecnologia diventa più umana proprio grazie all’efficienza hardware. L’obiettivo è smettere di essere schiavi degli schermi: «Immagino già di salire in metro e non trovare le persone con la testa china sullo schermo dello smartphone», spiega Milozzi. Grazie all’integrazione dell’AI direttamente nei dispositivi (come occhiali o auricolari) senza il vincolo della batteria, potremo interagire attraverso la voce e in modi più naturali, realizzando il sogno di una tecnologia che «semplifica la vita delle persone» invece di dominarla.
