Neuromorphic Computing: copiare il cervello per ridurre i consumi

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.