Al nucleo di questa iniziativa c’è la creazione di una nuova generazione di microchip per l’AI, ideati per soddisfare le esigenze computazionali contemporanee con un consumo energetico drasticamente ridotto. Questi dispositivi, sviluppati sotto la guida del professore Naveen Verma, promettono di superare in efficienza i semiconduttori attualmente più avanzati. Un finanziamento di oltre 17 milioni di euro garantito dalla DARPA è destinato a esplorare i limiti della velocità, della compattezza e dell’efficienza energetica che questi nuovi chip potranno raggiungere.
La collaborazione tra l’università e EnCharge AI, start-up cofondata dallo stesso Verma, rappresenta un pilastro fondamentale di questa ricerca. Questa sinergia mira a commercializzare le innovazioni sviluppate nel laboratorio di Verma, fornendo una base solida per il trasferimento tecnologico dal contesto accademico al mercato.
Questo pionieristico lavoro di Princeton si inserisce in uno sforzo più ampio volto a finanziare l’avanguardia nella ricerca su AI da parte del DARPA, attraverso il programma OPTIMA. Con un investimento totale previsto di circa 71 milioni di euro, quest’iniziativa include collaborazioni con università e aziende per promuovere una nuova generazione di calcolo nell’AI.
Negli ultimi dieci anni, abbiamo assistito a un aumento quasi esponenziale – circa 1 milione di percento – della potenza computazionale necessaria per i modelli AI. Pur disponendo di miliardi di transistor, i microchip moderni si scontrano ancora con limiti significativi in termini di densità computazionale necessaria per gestire in maniera efficiente i modelli AI più avanzati, composti da oltre un trilione di variabili.
Per superare questi ostacoli, è stato indispensabile ripensare da zero le basi della fisica computazionale. L’innovativo approccio adottato include il calcolo in memoria, l’impiego del calcolo analogico e la realizzazione di circuiti capaci di elaborare calcoli altamente precisi attraverso segnali analogici. Queste strategie puntano a concretizzare il gigantesco salto qualitativo necessario per l’intelligenza artificiale del futuro.
