Primo Capital | Meet the Expert - Cristiano De Nobili - Intelligenza Artificiale e Cambiamento Climatico

15 set 2023 Meet the Expert

Meet the Expert, è un format di Primo Ventures che esplora temi attuali con esperti del settore.

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Cristiano De Nobili, fisico e Lead AI Scientist, ha condiviso con noi il suo punto di vista sull'Intelligenza Artificiale e le sue intersezioni con la lotto contro il cambiamento climatico.

Oggi tutti parlano di Intelligenza Artificiale, ma in qualità di esperto, qual è lo sviluppo più entusiasmante nel mondo IA visto finora?

Da un punto di vista teorico, se mi avessero fatto questa domanda sei mesi fa, la mia risposta sarebbe stata Transformer architecture, basata sul semplice ma potente meccanismo di self-attention alla base di molte applicazioni di successo, come ChatGPT (la lettera T in GPT sta per Transformer).

Oggi, come fisico, penso che le cose più interessanti siano le capacità emergenti dei Large Language Models (LLM). La complessità dei LLM consente loro di esibire un numero crescente di capacità che non sono state codificate o non fanno parte di alcun addestramento. Alcune sono state scoperte di recente, altre sono ancora nascoste. Alcune sono simili alle capacità umane, come le semplici abilità matematiche o di ragionamento. Altre potrebbero non avere un analogo umano.

Escludendo l'IA generativa e le LLM, sono rimasto piuttosto colpito da alcune applicazioni dell'IA al CERN. In particolare, è impressionante il modo in cui i modelli di Deep Learning sono ottimizzati per elaborare rapidamente i dati delle particelle. Le collisioni di particelle generano un petabyte di dati di collisione al secondo (molto più del database di Netflix) e i modelli di Deep Learning devono essere in grado di escludere e classificare tutte le particelle note come rumore, filtrando solo i nuovi fenomeni con una latenza inferiore a un microsecondo.

Secondo lei, in che misura l'IA avrà un ruolo nella lotta al cambiamento climatico?

In sostanza, il cambiamento climatico è una delle più grandi sfide che l'umanità intera deve affrontare. I recenti eventi estremi in Italia ne sono solo una conferma. D'altra parte, l'IA è uno degli strumenti più potenti mai sviluppati dall'uomo. Ci dovrebbe essere un connubio tra i due.

Innanzitutto, se non utilizzata con saggezza, l'IA e la potenza di calcolo utilizzata per farla funzionare contribuiranno solo negativamente alle emissioni di carbonio. D'altra parte, se una percentuale non trascurabile di scienziati e ingegneri dell'IA si impegnasse nelle questioni legate al clima e concentrasse i propri sforzi verso algoritmi più efficienti e applicazioni di maggiore impatto, l'IA potrebbe svolgere un ruolo primario.

Anche se una piccola percentuale di specialisti di IA si sta dedicando alle questioni climatiche, l'IA sta già dimostrando la sua utilità sia nell'adattamento che nella mitigazione dei cambiamenti climatici. Per quanto riguarda la mitigazione, l'IA e, più in generale, le soluzioni basate sui dati stanno facendo progressi nel settore dell’energia, come nel caso di quella solare ed eolica e nella fusione nucleare. Per quanto riguarda l'adattamento ai cambiamenti climatici, con il mio team alla Pi School abbiamo recentemente lavorato sulla previsione degli incendi utilizzando dati di telerilevamento e di osservazione della terra provenienti principalmente dai satelliti dell'ESA. L'intelligenza artificiale è ampiamente utilizzata per valutare il rischio di disastri legati al clima, come inondazioni o incendi, aiutando le comunità a prepararsi e a reagire.

Come si fa a distinguersi se si è una startup che utilizza l'intelligenza artificiale, dato che ne emergono centinaia ogni mese?

Sì, ogni mese emergono tonnellate di startup che utilizzano l'intelligenza artificiale. Credo che ci siano due segreti per distinguersi. Il primo è costruire una tecnologia di base, software o prodotto, che sia fortemente basata sulla ricerca. Questo può essere estremamente difficile e richiede un team tecnico forte con competenze nell'IA e nei campi correlati. Un esempio tipico è quello di una startup che è uno spin-off di qualche laboratorio universitario, come DeepMind qualche anno fa.

La seconda possibilità per distinguersi è quella di avere una missione forte, con l'obiettivo di risolvere un problema specifico del mondo reale, e di utilizzare una versione personalizzata di un'IA consolidata per raggiungerlo.

In entrambi i casi, è sempre necessario un team entusiasta, competente e agile. Un altro segreto, forse meno importante, ma a volte utile, è quello di scegliere un buon nome che possa racchiudere la missione a colpo d'occhio.

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