Un nuovo chip AI sarà usato per trovare farmaci anticancro

Foto © Argonne National Laboratory
Foto © Argonne National Laboratory

Presso l’Argonne National Laboratory, negli Stati Uniti, sarà testato un nuovo computer prodotto dalla start-up Cerebras, che ospita al suo interno il chip più grande al mondo, parte di una nuova generazione di chip specializzati nel deep learning.

Ancora oggi gran parte dei calcoli necessari per addestrare modelli di deep learning avvengono su chip grafici, le GPU, molto più idonee a svolgere queste operazioni rispetto alle tradizionali CPU. Vista però la crescente importanza e pervasività dell’intelligenza artificiale, iniziano a essere prodotti chip specifici per migliorare le operazioni di deep learning. In linea di massima questi chip devono essere in grado di velocizzare i calcoli da 10 a 1000 volte i chip tradizionali, con un minor impiego di elettricità.

I primi test lasciano ben sperare: il nuovo chip di Cerebras ha impiegato ore per svolgere calcoli che i chip tradizionali avrebbero passato settimane a risolvere.

Ora i ricercatori dell’Argonne vogliono provare il nuovo chip sulla ricerca anticancro. Scopo del progetto è realizzare un modello che possa predire la risposta di un tumore a vari farmaci, incluse le loro combinazioni. Si spera che il chip velocizzi lo sviluppo e l’applicazione di un nuovo modello AI per la ricerca di farmaci di precisione, che richiedrà centinaia di migliaia di training e miliardi di iterazioni per predire la risposta a ogni molecola presa in esame.

Ma il chip super-veloce sarà usato anche per altri progetti, come ad esempio lo studio di nuovi materiali per le batterie, o la preparazione di un modello AI per trattare i traumi cerebrali.

Per approfondire: A giant, superfast AI chip is being used to find better cancer drugs

Mi occupo da molti anni di intelligenza artificiale. Dopo la laurea in Management ho conseguito una specializzazione in Business Analytics a Wharton, una certificazione Artificial Intelligence Professional da IBM e una sul machine learning da Google Cloud. Ho trascorso la maggior parte della carriera – trent'anni - nel settore della cybersecurity, dove fra le altre cose sono stato consigliere del Ministro delle Comunicazioni e consulente di Telespazio (gruppo Leonardo). Oggi mi occupo prevalentemente di intelligenza artificiale, con consulenze sull'AI presso aziende private e per la Commissione Europea, dove collaboro con la European Defence Agency e il Joint Research Centre. Questo blog è personale e le opinioni espresse appartengono ai singoli autori.