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Intel crea l'IA da 1 trilione di parametri

Intel, in occasione del keynote del ISC23, ha presentato il progetto della nuova IA Aurora, specializzata in argomenti scientifici.

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Avatar di Francesco Daghini

a cura di Francesco Daghini

@Tom's Hardware Italia

Pubblicato il 23/05/2023 alle 10:02
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Oltre ad aver annunciato il supercomputer Aurora, Intel ha annunciato anche una nuova IA generativa da 1 trilione di parametri, specifica per argomenti scientifici.

Il nuovo modello di IA generativa di Intel, chiamato semplicemente Aurora genAI, sarà gestito proprio dal nuovo supercomputer Aurora, annunciato contestualmente durante il keynote dell'ISC 2023: questo modello di IA verrà istruito con testi di varia natura per questioni di linguaggio, per poi concentrarsi su testi e dati scientifici, e altri codici legati all'ambito scientifico proprio per rendere Aurora un'intelligenza artificiale molto istruita su tutto quello che riguarda il mondo delle scienze.

Le applicazioni per Aurora genAI saranno diverse e potrebbero portare a grandi avanzamenti scientifici: tra le applicazioni possibili abbiamo argomenti come la biologia dei sistemi, la ricerca contro il cancro, le ricerche legate al clima, l'astronomia, lo studio di materiali e polimeri e tanto altro ancora - è quasi troppo presto per dire quali saranno le applicazioni, una volta creata veramente Aurora bisognerà testarla per capire cosa è in grado di fare.

L'obiettivo di Intel, come anticipato in apertura, è dare ad Aurora 1 trilione di parametri; come riferimento, la versione aperta al pubblico e gratuita di Chat GPT, ad oggi, dispone di 175 miliardi di parametri, un trilione - o 1000 miliardi, per dirla più semplicemente - è quasi 6 volte tanto.

"Il progetto punta a sfruttare al massimo il potenziale del Supercomputer Aurora per dar vita a una risorsa che possa facilitare le ricerche dei laboratori del Dipartimento di Energia e dei vari collaboratori." ha detto Rick Stevens, direttore del laboratorio associato Argonne.

Una volta pronto, questo modello di IA potrà essere utilizzato per il design di molecole e materiali, potrà riassumere in modo chiaro e comprensibile le conoscenze scientifiche di milioni di fonti differenti per spingere la scienza in nuove direzioni, con la speranza di riuscire a studiare i processi biologici che causano il cancro e altre malattie gravi.

Fonte dell'articolo: wccftech.com

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