Il Prof. Daniele Ielmini del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria, ha ottenuto un ERC Advanced Grant 2021 per il progetto ANIMATE (ANalogue In-Memory computing with Advanced device Technology), che mira a realizzare un nuovo concetto di calcolo per ridurre il consumo energetico nel machine learning.

Il finanziamento è assegnato dallo European Research Council (ERC) a ricercatori affermati nel loro settore per portare avanti progetti innovativi e ad alto rischio.

Ogni giorno generiamo, elaboriamo e utilizziamo un'enorme quantità di dati. Cercare una parola chiave su internet, scegliere un film per il fine settimana o prenotare la nostra prossima vacanza, sono solo alcune delle azioni che si basano su algoritmi ad alta intensità di dati. Il costo energetico di questo tipo di calcolo è estremamente elevato: è stato stimato che il training di una rete neurale convenzionale per l’intelligenza artificiale (IA) produce la stessa anidride carbonica di 5 auto nel loro ciclo di utilizzo. I data center, che oggi soddisfano gran parte del fabbisogno mondiale di IA, consumano oggi circa l'1% della domanda energetica globale, con una crescita prevista fino al 7% nel 2030. Per correggere questo preoccupante trend sono necessarie nuove soluzioni hardware a basso consumo energetico.

La ricerca preliminare di ANIMATE del Prof. Ielmini ha dimostrato che il fabbisogno energetico di calcolo può essere ridotto mediante il closed-loop in-memory computing CL-IMC (calcolo in memoria ad anello chiuso) in grado di risolvere problemi di algebra lineare in un solo passaggio computazionale.

In CL-IMC il tempo per risolvere un determinato problema non aumenta con la dimensione del problema, a differenza di altri concetti di calcolo, come i computer digitali e quantistici. Grazie alla riduzione del tempo di calcolo, CL-IMC richiede 5.000 volte meno energia rispetto ai computer digitali a pari precisione in termini di numero di bit.

Il progetto ANIMATE svilupperà la tecnologia del dispositivo e dei circuiti, le architetture di sistema e l’insieme di applicazioni per validare completamente il concetto di CL-IMC. L'architettura a livello di sistema e l'esplorazione delle applicazioni proveranno ulteriormente la scalabilità e la fattibilità del concetto.