Roman Orus, Co-founder e Chief Scientific Officer, Multiverse Computing, spiega come l’AI compatta possa offrire modelli più sostenibili per l’industria.
In numerosi settori, dall’automotive alla difesa, dalla sanità al manifatturiero, l’intelligenza artificiale (AI) è già diventata un pilastro strategico per l’innovazione e la competitività. Anche in Italia, nonostante la complessità normativa e una cultura spesso cauta verso il rischio, l’AI è ormai integrata nelle operazioni quotidiane di molte organizzazioni.
Accanto all’entusiasmo per queste tecnologie, emerge però una problematica che merita attenzione: i modelli di AI stanno diventando sempre più complessi e, di conseguenza, anche più energivori. Una tendenza in contraddizione con gli obiettivi europei di ridurre i consumi energetici di almeno l’11,7% entro il 2030.
Una possibile risposta a questa sfida arriva dalle reti tensoriali. Una tecnologia, ispirata ai principi della meccanica quantistica, che consente di costruire modelli più efficienti senza comprometterne le prestazioni, migliorando significativamente l’efficienza energetica e abbattendo i costi operativi.
Tensorializzazione e quantizzazione: consumi ridotti fino al 50%
Le reti tensoriali offrono vantaggi sostanziali rispetto alle tecniche di compressione tradizionali. Invece di inseguire la creazione di modelli sempre più grandi, questa tecnologia permette infatti la compressione dei modelli esistenti fino al 95%, attraverso due processi complementari: tensorializzazione e quantizzazione.
La tensorializzazione consiste nell’individuare gli strati della rete neurale che possono essere ridotti e nel decomporre le grandi matrici presenti al loro interno in matrici più piccole e interconnesse. La quantizzazione, invece, riduce la precisione numerica dei valori utilizzati dalla rete, permettendo ulteriori ottimizzazioni senza compromettere l’accuratezza del modello. Il risultato è una drastica diminuzione del numero di parametri da elaborare, con un impatto minimo sulle prestazioni.
In pratica, questa tecnologia ristruttura in modo intelligente la rappresentazione interna delle reti neurali, eliminando ciò che non serve e preservando la piena funzionalità. L’effetto più visibile è una compressione così elevata da rendere il modello abbastanza compresso da poter essere eseguito anche su dispositivi che, fino a poco tempo fa, erano considerati inadatti all’AI.
Ciò si traduce in notevoli vantaggi in termini di efficienza energetica. Poiché sono richieste molte meno operazioni per ogni inferenza, il consumo energetico può ridursi fino al 50%, contribuendo alle strategie di green IT e riducendo sensibilmente i costi operativi.
L’AI ultra-compressa e i modelli più sostenibili per l’industria
Ottimizzazione energetica ed efficienza in locale per l’industria: un caso di studio automotive
Una delle conferme più convincenti dell’efficacia di questo approccio arriva da un importante stabilimento produttivo europeo di componenti automobilistici. L’obiettivo dell’intervento era chiaro: ridurre le dimensioni del modello di intelligenza artificiale già in uso, senza comprometterne le prestazioni operative.
I risultati sono stati sorprendenti. Grazie a tecniche avanzate di compressione basate su reti tensoriali, il modello è stato ridimensionato in modo significativo. Questa ottimizzazione ha portato a tempi di risposta raddoppiati e a una migliore integrazione con i sistemi d’industria già esistenti. Ancora più rilevante è stata la riduzione del fabbisogno energetico: il consumo necessario al funzionamento del modello è effettivamente diminuito di circa il 50%.
Per un’azienda manifatturiera orientata alla lean production e alla sostenibilità, questi benefici si sono tradotti non solo in risparmi economici immediatamente misurabili, ma anche in un’accelerazione concreta verso una produzione più resiliente.
Il modello compresso ha inoltre abilitato qualcosa di ancor più strategico: la capacità di prendere decisioni locali in tempo reale, senza necessità di inviare dati a server remoti o dipendere da connessioni instabili. Questo ha permesso miglioramenti tangibili in ambiti critici come robotica, controllo qualità e manutenzione predittiva, rendendo l’intero impianto più autonomo e performante.
L’AI compressa pronta a guidare la rivoluzione del comparto manifatturiero
L’Italia, dove il comparto manifatturiero conserva un ruolo strategico ma deve confrontarsi con costi energetici tra i più elevati d’Europa, si trova oggi in una posizione particolarmente favorevole per adottare rapidamente le tecnologie di compressione dei modelli di intelligenza artificiale.
Queste soluzioni rispondono inoltre a esigenze sempre più sentite a livello europeo, come la gestione responsabile dei dati e la tutela della loro sicurezza e riservatezza. L’impiego di modelli compressi permette infatti di elaborare le informazioni direttamente alla fonte, riducendo la dipendenza da infrastrutture cloud centralizzate e rafforzando sicurezza, continuità operativa e prestazioni in termini di latenza. La possibilità di eseguire i modelli direttamente on-premise, a bordo macchina o sui sistemi edge dell’industria già installati, consente di elaborare i dati in locale, invece di inviarli a data center remoti o servizi cloud, ottenendo benefici significativi in termini di sicurezza e continuità operativa.
Un altro impatto positivo riguarda la riduzione dei costi operativi. Modelli più leggeri richiedono infatti meno potenza di calcolo, consentendo alle aziende di impiegare hardware più economico o già presente in fabbrica, evitando investimenti in GPU ad alte prestazioni e permettendo di scalare l’adozione dell’AI su più macchine, robot o linee senza aumentare i costi infrastrutturali.
L’AI compressa rappresenta una trasformazione profonda del modo in cui progettiamo, implementiamo e utilizziamo i modelli di machine learning. La sua adozione consente di attivare processi più intelligenti, infrastrutture più snelle e organizzazioni più resilienti, meglio attrezzate per affrontare con solidità le sfide del presente e cogliere le opportunità del futuro.
