Samsung Electronics ha inaugurato il Samsung AI Forum 2023, presentando i più recenti progressi nella ricerca sull’intelligenza artificiale (AI) e l’ingegneria informatica (CE), contribuendo all’evoluzione della tecnologia dei semiconduttori di prossima generazione.
Intelligenza Artificiale e Semiconduttori: Verso Soluzioni Innovative
Durante il primo giorno del forum, tenutosi al Suwon Convention Center in Corea, sono stati affrontati temi cruciali come i modelli di linguaggio su larga scala (LLM) e la trasformazione dell’AI per l’industria, nonché il computing su larga scala per LLM e simulazioni. Kye Hyun Kyung, Presidente e CEO della Divisione Soluzioni per Dispositivi di Samsung Electronics, ha sottolineato l’importanza della ricerca approfondita sull’AI per garantire sicurezza, affidabilità e sostenibilità.
Ricerca Sicura in AI: Il Futuro dei Semiconduttori Basati su LLM
Yoshua Bengio, esperto di tecnologia di apprendimento profondo e professore all’Università di Montreal, ha condiviso la sua ultima ricerca su un algoritmo di apprendimento automatico sicuro per LLM, mentre Jim Keller, CEO della startup di semiconduttori AI Tenstorrent, ha introdotto l’architettura di set di istruzioni aperta RISC-V, evidenziando come questa possa aprire nuove possibilità nell’AI di nuova generazione attraverso l’innovazione nella progettazione della struttura hardware.
Premi e Riconoscimenti per Ricercatori e Studenti Eccezionali
Nel corso del forum, Samsung ha anche annunciato i vincitori del Samsung AI Researcher Award e della Samsung AI/CE Challenge, premiando cinque ricercatori e sedici team di studenti per i loro contributi eccezionali nel campo dell’AI e CE.
Un Incubatore di Tecnologie Avanzate: Il Ruolo di SAIT
Con SAIT che funge da hub di R&D e incubatore per le tecnologie all’avanguardia, i ricercatori hanno condiviso le loro visioni sul futuro dello sviluppo e della produzione di semiconduttori, integrando l’AI in tutti gli aspetti dei semiconduttori e esplorando le possibilità del futuro computing nel processamento dei semiconduttori, incluso l’accelerazione delle simulazioni tramite machine learning.