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Intelligenza Artificiale

L’intelligenza artificiale generativa di NVIDIA rivoluziona la ricerca HPC

Tempo di lettura: 4 minuti. L’AI generativa di NVIDIA sta accelerando la ricerca HPC in scienza e business, trasformando la risoluzione di problemi complessi

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L'intelligenza artificiale generativa di NVIDIA rivoluziona la ricerca HPC
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NVIDIA sta guidando una rivoluzione nell’uso dell’intelligenza artificiale generativa nei laboratori nazionali e aziendali, accelerando la computazione ad alte prestazioni (HPC) in ambiti come la scienza e il business. Questo approccio innovativo promette di trasformare il modo in cui i ricercatori sviluppano software e simulazioni, spingendo i confini di ciò che è possibile in vari campi di ricerca.

Applicazioni nell’HPC e Generazione Automatica di Codice

Al Sandia National Laboratories, gli scienziati stanno sperimentando la generazione automatica di codice in Kokkos, un linguaggio di programmazione parallela, attraverso il modello di generazione potenziata da recupero di informazioni (RAG). Questo metodo mostra risultati promettenti nel legare una database Kokkos con modelli AI, potenzialmente trasformando lo sviluppo di software per il calcolo ad alte prestazioni.

Innovazioni in Meteorologia e Previsioni Meteo

L’AI generativa sta anche trovando applicazione in meteorologia, dove modelli come CorrDiff, parte del progetto NVIDIA Earth-2, permettono una scalabilità della risoluzione dei modelli atmosferici tradizionali e migliorano significativamente la precisione delle previsioni. Questa innovazione offre nuove possibilità per le previsioni globali e regionali, migliorando la comprensione e la gestione delle variazioni climatiche.

Progressi nel campo della Genetica

All’Argonne National Laboratory, la tecnologia AI generativa viene impiegata per generare sequenze geniche, aiutando i ricercatori a comprendere meglio il virus della COVID-19. I modelli GenSLMs, allenati su oltre 110 milioni di sequenze genomiche, hanno prodotto simulazioni che riproducono fedelmente le varianti reali del SARS-CoV-2, offrendo nuove prospettive sulla co-evoluzione del virus.

Materiali e innovazione chimica con AI Generativa

Microsoft Research ha illustrato come l’AI generativa possa accelerare la ricerca nella scienza dei materiali attraverso il modello MatterGen. Questo modello è capace di generare materiali nuovi e stabili con proprietà desiderate specifiche, spianando la strada a nuove scoperte in diversi ambiti, dalla chimica all’elettronica.

Implicazioni future

L’AI generativa sta emergendo come uno strumento potente per diverse applicazioni di HPC e ricerca scientifica. Con il sostegno di infrastrutture avanzate come i GPU NVIDIA A100 e le future architetture NVIDIA Blackwell, si prevede un’ulteriore accelerazione e raffinamento di queste tecnologie, ampliando le possibilità di scoperta e innovazione in molti settori cruciali. L’impatto dell’intelligenza artificiale generativa sulla ricerca scientifica e tecnologica continua a crescere, promettendo rivoluzioni in numerosi campi e offrendo strumenti sempre più potenti agli scienziati di tutto il mondo.

La piattaforma NVIDIA Blackwell rivoluziona il Calcolo Scientifico

NVIDIA ha recentemente svelato la piattaforma Blackwell, segnando un avanzamento significativo nel campo del calcolo scientifico e dell’intelligenza artificiale. Questa innovazione promette di potenziare i modelli di intelligenza artificiale su larga scala con parametri nell’ordine dei trilioni, riducendo i costi e il consumo energetico fino a 25 volte rispetto alla precedente architettura Hopper.

Caratteristiche e Implicazioni della Piattaforma Blackwell

La piattaforma Blackwell di NVIDIA si distingue per il suo impatto notevole sulle applicazioni di intelligenza artificiale, ma le sue capacità tecnologiche si estendono anche a tutte le forme di calcolo scientifico, inclusa la simulazione numerica tradizionale. Con una riduzione dei costi energetici, il calcolo accelerato e l’IA guidano un computing sostenibile, beneficiando applicazioni già in atto, come le simulazioni meteorologiche e i gemelli digitali, riducendo significativamente i costi e l’energia consumata.

Moltiplicazione delle Simulazioni nel Calcolo Scientifico con Blackwell

Le simulazioni scientifiche e fisiche spesso richiedono formati di doppia precisione, o FP64, per risolvere problemi accuratamente. I GPU Blackwell offrono un miglioramento del 30% nelle prestazioni FP64 e FP32 FMA rispetto a Hopper, cruciali per il design di prodotti e lo sviluppo in vari settori industriali.

Esempi di applicazioni accelarate

Simulazione di Circuiti con Cadence SpectreX: Le simulazioni di circuiti SpectreX sono proiettate per essere 13 volte più veloci sui superchip GB200 Grace Blackwell rispetto ai tradizionali sistemi CPU.

Dinamica Fluida Computazionale con Cadence Fidelity: Le simulazioni CFD su sistemi GB200 sono previste fino a 22 volte più veloci rispetto ai sistemi basati su CPU, consentendo una modellazione più dettagliata dei flussi.

Implicazioni per il Gemello Digitale: Il software di gemello digitale Cadence Reality, utilizzato per creare repliche virtuali di centri dati fisici, beneficia enormemente delle GPU Blackwell, con simulazioni previste fino a 30 volte più rapide rispetto ai CPU. Questo accelera i tempi di sviluppo e aumenta l’efficienza energetica.

Intelligenza Artificiale per il Calcolo Scientifico: Gli acceleratori Blackwell promettono enormi avanzamenti nelle simulazioni avanzate, con il supporto a motori transformer di seconda generazione ottimizzati per accelerare i carichi di lavoro inferenziali per LLM, offrendo un miglioramento di 30 volte nelle applicazioni che richiedono un’intensa quantità di risorse.

Potenzialità nel Quantum Computing: Il computing quantistico beneficia anch’esso della piattaforma NVIDIA, con la CUDA-Q che permette la simulazione di computer quantistici e lo sviluppo di applicazioni ibride, accelerando la ricerca in settori come la chimica, la fisica delle alte energie e la chimica quantistica.

Con la piattaforma Blackwell, NVIDIA non solo continua a spingere i confini del calcolo scientifico tradizionale ma apre anche nuove strade per l’intelligenza artificiale e il quantum computing, promettendo di accelerare le scoperte scientifiche in un’ampia gamma di discipline. La piattaforma Blackwell di NVIDIA si preannuncia come un cambiamento rivoluzionario nel panorama del calcolo scientifico e dell’intelligenza artificiale, offrendo prestazioni senza precedenti con un occhio di riguardo per l’efficienza energetica.

Intelligenza Artificiale

Papa Francesco partecipa al G7 e parla di Intelligenza Artificiale

Tempo di lettura: 2 minuti. Papa Francesco al G7 discute sull’Intelligenza Artificiale, evidenziando opportunità, rischi e la necessità di una guida etica per il bene comune.

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Papa Francesco ha preso parte alla sessione del G7 sull’Intelligenza Artificiale, tenutasi a Fasano nella struttura di Borgo Egnazia, Puglia, dal 13 al 15 giugno 2024 ed ha espresso le sue riflessioni sugli effetti dell’Intelligenza Artificiale (IA) sul futuro dell’umanità, sottolineando sia le potenzialità che i rischi di questa tecnologia.

Papa Francesco ha iniziato il suo discorso, qui in forma integrale, ricordando che la scienza e la tecnologia sono frutti straordinari del potenziale creativo umano, un dono di Dio che ci permette di raggiungere saggezza, intelligenza e scienza. L’Intelligenza Artificiale, frutto di questo potenziale, è uno strumento potente impiegato in vari ambiti, dalla medicina alla politica. Tuttavia, il suo utilizzo può suscitare emozioni contrastanti: entusiasmo per le possibilità che offre e timore per i potenziali pericoli.

L’Intelligenza Artificiale: opportunità e rischi

L’IA rappresenta una rivoluzione cognitivo-industriale, con il potenziale di democratizzare l’accesso al sapere, avanzare la ricerca scientifica e alleviare i lavori usuranti. Tuttavia, può anche aumentare le disuguaglianze tra nazioni e ceti sociali, minacciando la “cultura dell’incontro” a favore di una “cultura dello scarto”. La rapidità dello sviluppo tecnologico rende l’IA uno strumento affascinante e tremendo allo stesso tempo.

L’IA come Strumento

Papa Francesco ha ribadito che l’IA è, innanzitutto, uno strumento. I benefici o i danni che essa porterà dipenderanno dall’uso che ne faremo. La nostra capacità di costruire utensili e la nostra relazione con questi ultimi sono elementi fondamentali della storia umana. Tuttavia, l’uso degli utensili non sempre è orientato al bene. La tecnologia può rivelare la grandezza dell’essere umano solo se utilizzata al servizio dell’umanità.

Sviluppi futuri e controllo umano

L’uso delle forme avanzate di IA non sarà completamente sotto il controllo degli utilizzatori o dei programmatori. In futuro, i programmi di IA potrebbero comunicare tra loro per migliorare le performance, influenzando ulteriormente la nostra esistenza. È cruciale garantire un controllo umano significativo sui processi decisionali delle IA per preservare la dignità umana.

Considerazioni Etiche

L’IA generativa, pur essendo un potente strumento di accesso alla conoscenza, non è propriamente “generativa”. Essa riorganizza le informazioni esistenti senza sviluppare nuovi concetti o analisi, rischiando di consolidare errori o pregiudizi. Questo può minare il processo educativo e legittimare fake news, rafforzando una cultura dominante senza verifica critica.

Papa Francesco ha concluso l’intervento al G7 sottolineando l’importanza di una politica sana per affrontare le sfide poste dall’Intelligenza Artificiale. La tecnologia, pur potente, non deve rinforzare un paradigma tecnocratico. Al contrario, deve essere utilizzata per costruire il bene comune, guidata da principi etici che tengano conto della dignità umana.

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Intelligenza Artificiale

Migliorata la mappatura 3D tramite immagini 2D con AI

Tempo di lettura: 2 minuti. Una nuova tecnica AI, Multi-View Attentive Contextualization, migliora la mappatura 3D tramite immagini 2D

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Un team di ricercatori della North Carolina State University ha sviluppato una tecnica che consente ai programmi di intelligenza artificiale (AI) di effettuare una mappatura migliore degli spazi tridimensionali utilizzando immagini bidimensionali catturate da più fotocamere. Questa innovazione promette di migliorare significativamente la navigazione dei veicoli autonomi, operando efficacemente con risorse computazionali limitate.

Multi-View Attentive Contextualization (MvACon)

Il professor Tianfu Wu e il suo team hanno creato una tecnica denominata Multi-View Attentive Contextualization (MvACon), che può essere integrata nei programmi di visione artificiale esistenti per migliorare la capacità di mappare spazi 3D. Questa tecnica non richiede dati aggiuntivi dalle fotocamere, ma ottimizza l’uso dei dati esistenti.

MvACon si basa su un approccio chiamato Patch-to-Cluster attention (PaCa), introdotto lo scorso anno dagli stessi ricercatori. PaCa permette ai transformer AI di identificare oggetti in un’immagine in modo più efficiente ed efficace. La nuova applicazione di PaCa alla mappatura 3D con più fotocamere rappresenta un importante avanzamento.

Test e prestazioni

Per valutare le prestazioni di MvACon, i ricercatori lo hanno utilizzato con tre dei principali transformer di visione: BEVFormer, BEVFormer DFA3D e PETR. Questi transformer hanno raccolto immagini 2D da sei diverse fotocamere e, in tutti i casi, MvACon ha migliorato significativamente le prestazioni, specialmente nella localizzazione degli oggetti, nella velocità e nell’orientamento.

Applicazioni e futuri sviluppi

MvACon ha mostrato risultati promettenti anche con l’aumento minimo della domanda computazionale. I prossimi passi includono ulteriori test con dataset di riferimento aggiuntivi e input video da veicoli autonomi. Se i risultati continueranno a essere positivi, MvACon potrebbe essere adottato su larga scala.

La tecnica Multi-View Attentive Contextualization rappresenta un importante passo avanti nella capacità dei programmi di intelligenza artificiale di mappare gli spazi 3D utilizzando immagini 2D. Con potenziali applicazioni nei veicoli autonomi, questa innovazione potrebbe migliorare significativamente la navigazione e la sicurezza di questi mezzi.

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Dream Machine: rivale di OpenAI Sora per Video AI è gratis

Tempo di lettura: 2 minuti. Dream Machine, rivale di OpenAI Sora, offre video generativi AI gratuiti. Scopri come utilizzarlo subito con un account Google.

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Negli ultimi mesi, la tecnologia di generazione di video tramite intelligenza artificiale (AI) ha visto una crescita significativa. Sebbene strumenti come OpenAI Sora non siano ancora disponibili per il pubblico, un nuovo rivale chiamato Dream Machine è appena stato lanciato, e puoi provarlo subito.

Introduzione a Dream Machine

Dream Machine, sviluppato da Luma AI, è una piattaforma di video generativi che offre un piano gratuito utilizzabile con un account Google. Luma AI è già nota per un’app che consente di scattare foto 3D con l’iPhone e ora si è concentrata sulla creazione di video generativi. Nonostante alcune limitazioni, Dream Machine rappresenta un’anteprima promettente di come funzioneranno questi servizi.

Funzionalità e Utilizzo

Dream Machine permette di generare video inserendo semplicemente un prompt testuale. Al momento, il sito avvisa che “le generazioni richiedono 120 secondi” e che “a causa dell’elevata domanda, le richieste saranno messe in coda”. Durante i test, il nostro prompt ha richiesto oltre 20 minuti per essere elaborato, ma i risultati sono stati impressionanti.

Le clip prodotte da Dream Machine hanno una durata di cinque secondi e una risoluzione di 1360×752. Dopo aver inserito il prompt, il video appare nel tuo account e può essere scaricato con una filigrana.

Piani e Costi

Il piano gratuito di Dream Machine è limitato a 30 generazioni al mese. Tuttavia, per chi necessita di più generazioni, sono disponibili diversi piani a pagamento:

  • Standard: 120 generazioni al mese, $29.99
  • Pro: 400 generazioni al mese, $99.99
  • Premier: 2000 generazioni al mese, $499.99

Limiti e prospettive future

Sebbene Dream Machine sia un ottimo strumento per sperimentare con la generazione di video AI, presenta alcune limitazioni tecniche nel gestire testo e movimento. Inoltre, restano domande su quali dati siano stati utilizzati per l’addestramento dell’AI di Luma, il che potrebbe limitarne l’uso al di fuori di scopi personali.

Dream Machine non è il primo strumento gratuito di generazione video testuale. Modelli come Runway’s Gen 2, uscito dalla beta l’anno scorso, offrono funzionalità simili. Tuttavia, Dream Machine si distingue per la sua accessibilità immediata senza necessità di lunghe liste di attesa, a differenza di altri strumenti come Google Veo e OpenAI Sora, che saranno disponibili solo più avanti nell’anno.

Dream Machine offre un’anteprima accessibile e divertente dei generatori video AI avanzati che verranno. Se sei interessato a esplorare il futuro della generazione video tramite AI, Dream Machine è un ottimo punto di partenza, anche se richiede un po’ di pazienza per ottenere i risultati.

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