Tutto è iniziato con lo sviluppo, in collaborazione con il Politecnico di Torino, di HPC4AI, un sistema di calcolo avanzato per le applicazioni di intelligenza artificiale, attualmente in uso da parte di ricercatori e imprese e inserito nell’offerta di asset tecnologici di CTE Next, la Casa delle Tecnologie Emergenti. Il progetto oggi vale circa 4,5 mln €, finanziato con risorse europee.
Marco Aldinucci, responsabile del Dipartimento di Informatica di UniTo, ha spiegato: “Abbiamo realizzato un Data Center che ospita sistemi interamente progettati da noi, con la parte software progettata e realizzata con risorse interne. Il lavoro è durato tre anni, con in mezzo la pandemia e ha rappresentato una palestra per il nostro team tanto che ci ha permesso di agganciare le progettualità europee in questo momento più importanti a cominciare dai grandi progetti di ricerca finalizzati alla sovranità digitale Europea come i due Advanced pilots towards the European exascale (EUPEX e TEP) e European Processor Initiative (EPI) che valgono 140 milioni”.
La sfida per i prossimi tre anni nello sviluppo dei supercalcolatori è l’exascale, cioè la realizzazione di un sistema che sia 10 milioni di volte più veloce di un ordinario personal computer. “L’Unione Europea, in questo momento storico, se la sta giocando, e non era così fino a qualche anno fa. La tecnologia cloud ha permesso di mettere l’enorme potenza di calcolo dei supercalcolatori a disposizione delle applicazioni di AI in modo semplice ed efficace. Abbiamo molto derogato in Italia ai big player del settore ora serve una maggiore consapevolezza per sostenere e ampliare la ricerca. Si tratta di ripartire dalle competenze per acquisire conoscenze importanti e necessarie all’industria”.
Il sistema realizzato dall’Università degli Studi di Torino è un sistema sperimentale cloud e HPC per cui sono allo studio nuove applicazioni in ambito AI, come il Federated Learning: lo sviluppo di un sistema di analisi ed elaborazione dati in grado di processare le informazioni provenienti da fonti diverse senza la necessità che queste vengano spostate e conservate tutte insieme in un solo posto. Un modello completamente diverso rispetto a quello attualmente proposto o utilizzato negli Stati Uniti o in Cina e basato sul mantenimento del valore della proprietà dei dati.
Aldinucci ha commentato: “È importante comprendere che i dati, una volta copiati, sono indistinguibili dagli originali, cederli significa rinunciare definitivamente ad un asset chiave. Stiamo lavorando ad una piattaforma che permetta di collaborare nell’elaborazione dei dati, per estrarre valore, ma senza cederli né trasferirli. Serve spostare l’attenzione dall’acquisto di servizi sul mercato allo sviluppo di competenze per accompagnare le aziende a sviluppare tecnologie HPC, cloud e AI, elementi fondamentali della catena del valore di molte filiere”.
