Le reti neurali artificiali, come suggerisce il nome, si ispirano al funzionamento dei neuroni biologici. Questi sistemi imitano il modo in cui i neuroni del cervello si connettono e comunicano tra loro per apprendere e risolvere problemi. Il Premio Nobel per la Fisica 2024 premia John Hopfield e Geoffrey Hinton per il loro lavoro pionieristico negli anni ’80, dove svilupparono modelli neurali basati su fenomeni fisici per gettare le basi dell’intelligenza artificiale.
Reti neurali artificiali: al crocevia tra fisica, matematica e biologia
Da allora, le reti neurali artificiali hanno assunto un ruolo centrale in campi diversi come il riconoscimento vocale, la diagnosi medica e persino l’astrofisica. Tuttavia, l’implementazione di questi sistemi è ad alta intensità energetica, una questione cruciale in un momento in cui la necessità di intelligenza artificiale sta esplodendo. Come potrebbero i modelli ispirati a Hopfield e Hinton ridurre il consumo energetico dell’intelligenza artificiale Risposte con Julie Grollier, direttrice della ricerca del CNRS presso il laboratorio Albert Fert – il centro di ricerca e sviluppo Thales a Palaiseau, nel campus del politecnico Paris-Saclay? .
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