Chip AI: cosa sono e quali le competenze per svilupparli

Un chip AI è un microchip sviluppato in modo specifico per lavorare ad alcune funzioni delle intelligenze artificiali, migliorando le capacità di calcolo e di elaborazione dei data center, e implementando processi di machine learning e di elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

Lo sviluppo dei microchip è un’attività legata in maniera imprescindibile alla professione dell’ingegnere elettronico; e i circuiti elettronici sono il motore tecnologico principale su cui si muove tutta la nostra vita quotidiana.

Dai sistemi di telecomunicazioni e le apparecchiature di domotica, fino ai device e alle infrastrutture IOT impiegate nell’ambito delle energie rinnovabili e le reti elettriche intelligenti.

Nonostante siano stati messi sul mercato da pochi anni, gli strumenti AI hanno visto un’evoluzione tecnologica notevole.

Molte aziende si sono trovate a doverne implementare l’infrastruttura tecnologica, dal momento che funzioni complesse hanno reso necessarie capacità di calcolo e analisi sempre più elevate.

Questo ha fatto sì che sviluppare chip AI sia diventata un’attività tecnica fondamentale per le professioni del futuro e per tutte quelle skill fondamentali nell’ambito dell’ingegneria elettronica di oggi.

Ma quali competenze servono per sviluppare chip AI?

Da tempo attiva nel campo della formazione, con una didattica fondata sul learning by doing, Mekhan offre attrezzature didattiche per formarsi in materie stem.

Sia gli strumenti didattici che i laboratori customizzati sono sviluppati in collaborazione coi suoi partner Gunt e Lucas Nülle.

Microchip tradizionali: cos’hanno di diverso dai chip AI?

Tecnologicamente parlando, un chip AI appartiene alla famiglia più ampia dei microchip, ma si distingue da questi per alcune caratteristiche particolari.

I microchip sono presenti nel nostro mercato tecnologico da diverso tempo, e rappresentano le fondamenta di tutto l’ecosistema digitale in cui ci muoviamo: sia nel quotidiano che nel nostro tessuto aziendale e produttivo.

Ci riferiamo, nello specifico, a circuiti elettronici foggiati in materiale semiconduttore che, servendosi di una rete di transistor e resistori, garantiscono il flusso di elettroni che consente la comunicazione fra device.

Quindi, lo scambio di dati e informazioni fra un’apparecchiatura elettronica e un’altra.

Si pensi a tutti i device che utilizziamo quotidianamente –smartphone, tablet, microcomputer– ma anche a tutti quei sistemi di internet of things, di domotica e, in ambito produttivo, di controllo numerico delle macchine utensili, meccatronica e automazione industriale.

Tutti questi strumenti non avrebbero vita né interazione se non esistesse una rete di microchip progettata per farli interagire.

Proprio per questo il mercato dei microchip, che prima interessava soprattutto il Sud Est asiatico, ora rappresenta un terreno di investimento anche negli Stati Uniti e in Europa.

Un chip AI è un microchip, ma progettato esclusivamente per assolvere a funzioni specifiche dei motori AI.

Attività legate all’algoritmo e alle esigenze sofisticate di un’intelligenza artificiale, che una tradizionale unità di elaborazione centrale non sarebbe in grado di eseguire.

Esistono diversi chip AI e assolvono tutti a diverse funzioni legate all’intelligenza generativa.

Chip AI: la corsa agli investimenti nelle intelligenze artificiali

Chip AI è un termine generico che racchiude tutta una tipologia di circuiti elettronici progettati per diverse attività relative all’intelligenza artificiale.

Oggi le potenzialità legate alle tecnologie AI sembrano illimitate, tanto da ispirare sempre più investimenti in questo campo.

Si è arrivati alle auto a guida autonoma gestite tramite comandi vocali con strumenti IA.

È chiaro che la corsa agli investimenti da parte delle principali aziende informatiche legate all’IA generativa –Intel, Apple, IBM, Microsoft e Google– sia ormai inarrestabile.

L’obiettivo si riduce alla progettazione dei chip AI che più soddisfino le elevate capacità di calcolo e di processo dei dati richieste dai motori generativi.

Per quali funzioni dell’intelligenza artificiale sono progettati i chip AI?

A ogni modo, le funzioni più importanti per le quali sono progettati i chip AI sono le seguenti.

• Analisi dati: perché un’AI generativa possa lavorare ed essere addestrata, deve processare una quantità enorme di dati a cui la macchina attinge tramite colossali data center. Queste informazioni richiedono capacità di analisi sofisticate, con algoritmi che scansionano enormi flussi di dati in poco tempo, e i chip AI devono rendere più veloce e precisa quest’attività.
• Machine learning: si tratta del processo di apprendimento attraverso cui un motore AI, dopo aver introiettato i modelli di addestramento, arriva a fare previsioni e a fornire risposte autonomamente, senza istruzioni esterne. Alcuni modelli di apprendimento -il deep learning– sono ancora più sofisticati, ispirandosi al funzionamento del cervello umano. Un buon chip AI fa in modo che la risposta dell’intelligenza artificiale sia più accurata e centrata, fondandosi su modelli appresi in modo preciso ed efficiente.
• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): è una funzionalità che consente ai dispositivi informatici di riconoscere, capire e fornire risposte elaborate con linguaggio umano, favorendo così la comunicazione immediata e funzionale fra uomo e macchina.
• Computer vision: con questa funzione, un’intelligenza generativa è in grado di comprendere e interpretare richieste basate su contenuti visuali come immagini e video.

Tipologie di chip per intelligenza artificiale: quante ne esistono?

Esistono alcuni microchip che, pur non essendo stati sviluppati in principio per le AI generative sono integrabili in diverse funzioni di intelligenza artificiale.

Parliamo di

• Unità di elaborazione grafica (GPU), ovvero un circuito elettronico progettato per favorire il processo di elaborazione immagini su un dispositivo;
• Field programmable gate array (FPGA), microchip che, a differenza di quello tradizionale, è programmabile più volte a seconda della funzione che si vuole che espleti.

Altri chip, invece, sono sviluppati specificatamente per i motori AI.

Le tipologie sono

• ASIC: circuiti elettronici che, a differenza dei FPGA, sono programmati sin dal principio per eseguire alcune funzioni AI. Nello specifico: migliorare il workload dei motori generativi.
• NPU: sono unità di elaborazione neurale progettate per sostenere funzioni di inferenza, di deep learning e di addestramento dei motori AI, e lavorano su quantità abnormi di dati.

Quali le competenze per lavorare nella progettazione di chip per le intelligenze generative?

Nella programmazione dei chip per intelligenze generative, così come di tutti i microchip, la figura che ancora una volta si rivela centrale è quella dell’ingegnere elettronico.

Questa, che segue un percorso tecnico basato su materie stem, è specializzata proprio nella progettazione di circuiti e nell’implementazione di apparecchiature elettroniche.

Fra le materie di studio in ingegneria elettronica, c’è anche teoria dei circuiti: il pilastro teorico per chiunque si voglia dilettare in quest’attività di progettazione di chip per intelligenza artificiale.

Quali caratteristiche devono avere i microchip progettati per funzioni di intelligenza artificiale?

Un microchip progettato per funzioni di intelligenza artificiale deve avere caratteristiche più specifiche e performanti rispetto al tradizionale CPU.

Questo per le seguenti ragioni.

• Uso e applicazioni: le intelligenze artificiali sono sviluppate per funzioni che vanno dall’ambito dei device quotidiani e della domotica fino a quello dell’automotive, della robotica, delle applicazioni industriali e del monitoraggio dati e le energie rinnovabili.
• Modularità: l’IA esegue funzioni di diversa natura. Un’unità programmabile a senso unico, per un solo compito, non potrà mai mostrarsi adatta.
• Dispendio energetico: i motori AI sono incredibilmente energivori. Serve quindi sviluppare microchip sostenibili e a basso consumo energetico.
• Performance: i motori generativi lavorano su un’enorme sovrabbondanza di dati. Potenza di calcolo e capacità di processare a grande velocità sono quindi le basi.

I microchip per AI generative sviluppati dagli ingegneri elettronici di oggi possiedono quindi le seguenti caratteristiche, che le distinguono rispetto ai microchip classici.

• Maggior velocità e programmabilità: grazie a processi di parallel computing, alcuni microchip AI riescono a scomporre problemi complessi in compiti più piccoli ed elementari, assicurando un metodo di calcolo più veloce e flessibile. Sono inoltre programmabili con facilità per più funzioni.
• Efficienza: i chip per funzioni di intelligenza artificiale sono progettati in modo da eseguire funzioni con un minor numero di transistor e di unità, assicurando un più basso consumo energetico, grazie a vantaggi come l’aritmetica a bassa precisione.
• Precisione: l’elevato grado di programmabilità permette di raggiungere un’estrema efficienza, soprattutto in applicazioni specifiche AI come quelle industriali o riguardanti la medicina.

Studiamo il mondo dei microchip per intelligenza artificiale con gli strumenti laboratoriali di Mekhan

La progettazione di circuiti, specie quelli AI, è un’attività tecnica per cui la semplice teoria può non essere sufficiente per formare professionisti.

Per questo motivo, Mekhan propone un modello di didattica laboratoriale, che permette di studiare vicino la materia con esercitazioni sul campo.

Grazie ad attrezzature laboratoriali sofisticate, sviluppate con i partner LN e Gunt, Mekhan offre per scuole e università strumenti didattici di laboratorio per formarsi in materie tecniche:

• Console portatili con integrazioni hardware per esercitazioni come Unitrain ed Elotrain della Lucas Nülle;
• Modelli di impianti industriali, di circuiti elettrici e di isole di lavoro in miniatura;
• Laboratori didattici customizzati da pool di ingegneri.