India nel cuore della corsa all’IA – Come il calcolo neuromorfico potrebbe spingere la nazione in prima fila

L’industria dell’intelligenza artificiale (IA) è cambiando il mondo in modo drammatico mentre diventa una parte integrante delle imprese in tutti i settori. 

Dalla sanità, al retail, alla finanza, alla manifattura e alla catena di approvvigionamento, fino ai settori dell’istruzione, dell’energia e dell’intrattenimento, c’è stata una crescente domanda di strumenti basati sull’IA. 

Secondo PWC, l’IA può trasformare la produttività e il potenziale del PIL dell’economia globale con i maggiori guadagni da osservare in Cina e Nord America, equivalenti a un totale di $10.7 trillion.

Spinto da questo crescente utilizzo, il mercato dell’IA si prevede di crescere da $50 bln nel 2023 a ben oltre $800 bln entro la fine di questo decennio, secondo Statista.

Questo boom dell’IA ha portato a una competizione tra grandi aziende per sviluppare i modelli di IA più potenti a livello mondiale, e i paesi sono desiderosi di promuovere i propri sistemi IA concorrenti.

In questo contesto, l’India è emersa come attore chiave, con il 92% dei lavoratori della conoscenza che utilizza l’IA generativa rispetto alla media globale molto più bassa del 75%.

Giusto alla fine del mese scorso, l’uomo più ricco d’Asia, Mukesh Ambani, presidente di Reliance Industries (RELIANCE.BO ), ha presentato “JioBrain”, una suite di strumenti e applicazioni IA per trasformare le imprese nei settori dell’energia, del tessile e altro. L’attività di telecomunicazioni di Reliance sta attualmente collaborando con l’Indian Institute of Technology (IIT) per lanciare “Bharat GPT” per gli utenti indiani. 

“Dobbiamo essere in prima linea nell’uso dei dati, con l’IA come facilitatore per raggiungere un salto quantico in produttività ed efficienza. “

– Mukesh Ambani

Dopo aver costruito un’industria IT ad alta potenza del valore di $250 bln, l’India ora rivolge lo sguardo ai servizi IA, che, secondo un rapporto di Nasscom e BCG, potrebbero valere $17 bln nei prossimi tre anni. 

Con oltre 900 milioni di utenti internet, l’India è emersa come “la capitale dei dati del mondo.” Il fatto che così tanti dati siano pubblicamente disponibili è estremamente vantaggioso per le aziende, poiché possono scrivere i propri algoritmi IA.

Tuttavia, è necessaria potenza di calcolo e risorse condivise per accelerare l’industria IA del paese. Per questo, il governo indiano ha procurato mille GPU per offrire capacità di calcolo ai creatori di IA. 

All’inizio di quest’anno, la prima spedizione di chip Nvidia (NVDA ) è arrivata nei data center indiani dopo che il CEO del più grande produttore di chip al mondo, Jensen Huang, ha visitato l’India e ha discusso con il Primo Ministro Narendra Modi e i dirigenti tecnologici.

“Hai i dati, hai il talento. Questo sarà uno dei più grandi mercati IA al mondo.” 

– Huang ha detto al PM al tempo

Una svolta: imitare il cervello per un calcolo più intelligente

In mezzo a tutto ciò, gli scienziati del Centre for Nano Science and Engineering (CeNSe), Indian Institute of Science (IISC), Bangalore, India, hanno compiuto una grande svolta nella tecnologia del calcolo neuromorfico. Questa tecnologia imita la struttura e la funzione del cervello umano per creare sistemi di calcolo più efficienti e intelligenti.

Questo progresso notevole può aiutare l’India a diventare un attore importante nella corsa globale all’IA e rendere il calcolo IA accessibile a tutti e integrato nei loro dispositivi personali.

Questo è certamente un grande risultato, dato che il tradizionale ‘modello di cloud computing’ richiede grandi data center che consumano molta energia. L’uso di data center ad alta intensità di risorse limita il loro utilizzo a una piccola comunità di sviluppatori.

L’hardware neuromorfico promette una maggiore efficienza energetica e spazio per l’IA. Tuttavia, attualmente può gestire solo operazioni a bassa precisione. Compiti come NLP, l’addestramento di reti neurali e l’elaborazione del segnale richiedono notevolmente più risoluzione di calcolo e sono attualmente al di fuori della portata dei singoli elementi di circuito neuromorfico. 

Tuttavia, l’ultimo avanzamento degli scienziati dell’IISc può effettivamente aiutare e spostare il campo verso il ‘edge computing’, che avvicina l’elaborazione e l’archiviazione dei dati ai dispositivi che li creano e li usano. Questo riduce la latenza, migliora le prestazioni delle applicazioni e riduce i costi di rete. 

L’edge computing consente inoltre applicazioni in tempo reale, nonché applicazioni IA e di machine learning, di elaborare grandi volumi di dati con maggiore velocità e affidabilità. 

Pubblicata su Nature, la più recente ricerca del Professor Sreetosh Goswami al CeNSe, IISC, che ha guidato un gruppo di scienziati e studenti, ha sviluppato un tipo di dispositivo semiconduttore chiamato Memristor. Invece di utilizzare la tradizionale tecnologia basata sul silicio, il Memristor è stato creato usando un film metal-organico.

L’uso di film molecolari ha permesso ai ricercatori di tracciare i movimenti ionici liberi, ampliando i percorsi di memoria.

Per stabilire controlli cinetici sulla transizione molecolare che ha abilitato le caratteristiche neuromorfiche in un singolo elemento di circuito, gli scienziati hanno applicato impulsi di tensione e poi hanno mappato i movimenti molecolari a un segnale elettrico distinto. Questo ha creato un ampio ‘diario molecolare’ di diversi stati.

“A causa di questo movimento ionico libero, sono stati generati innumerevoli stati di memoria unici e percorsi. Tali stati intermedi erano rimasti inaccessibili finora, poiché la maggior parte dei dispositivi digitali può accedere solo a due stati, alto e basso di conduttanza.” 

– Professor Sreebrata Goswami, padre del Prof Sreetosh, scienziato visitatore al CeNSe

Questa piattaforma, combinando la creatività della chimica e la precisione dell’ingegneria elettrica, ha “permesso di controllare la cinetica molecolare con grande precisione all’interno di un circuito elettronico alimentato da impulsi di tensione nanosecondi,” ha aggiunto.

Il cambiamento molecolare era minuscolo, ma è stato esattamente ciò che ha permesso l’acceleratore neuromorfico altamente preciso ed efficiente. Questo acceleratore, unico nel suo genere, può memorizzare ed elaborare dati nella stessa posizione.

Quindi, il materiale ha fondamentalmente permesso al dispositivo semiconduttore di imitare il modo in cui il nostro cervello elabora le informazioni usando sinapsi e neuroni. Quando integrato con un computer digitale tradizionale, il Memristor ha aumentato le sue prestazioni energetiche e di velocità di centinaia di volte, diventando così un ‘acceleratore IA’ a basso consumo energetico.

Il futuro scaling della tecnologia dovrebbe consentire che i compiti IA più complessi e su larga scala, come l’addestramento di LLM, vengano eseguiti su un semplice laptop consumer o smartphone invece di richiedere data center.

Potenziare le capacità IA con la tecnologia Memristor

Con la crescente domanda di smartphone più veloci e più efficienti, il calcolo digitale basato sulla tecnologia dei transistor al silicio ha già incontrato limiti. Oltre alla crescita dell’IA, ora c’è un bisogno critico di innovazioni che possano migliorare significativamente la velocità di elaborazione e l’efficienza energetica dei sistemi di calcolo odierni. 

Per creare un tale dispositivo, gli scienziati dell’IISc hanno utilizzato il metodo del film metal-organico per i loro Memristor — un approccio In-Memory Computing adottato dai produttori di chip per superare i problemi, ma finora senza molto successo — che funziona come il circuito neurone-sinapsi del cervello.

Mentre negli anni 2010 le aziende hanno cercato di imitare il cervello, hanno continuato a usare transistor al silicio e non hanno ottenuto guadagni significativi.

“Negli anni 2020, gli investimenti nella ricerca stanno tornando all’accademia perché si è compreso che abbiamo bisogno di scoperte molto più fondamentali per realizzare realmente il calcolo ispirato al cervello. Se si adotta un approccio brute-force usando transistor e si impongono certi algoritmi, non funzionerà.”

– Sreetosh ha detto in un’intervista

Nel nostro cervello, memoria e elaborazione non sono affatto come un computer digitale. Non ci sono 0 e 1 usati per l’elaborazione delle informazioni o per suddividere i dati in piccoli pezzi. Ciò che fa il nostro cervello è inghiottire grandi blocchi di dati per elaborare le informazioni, riducendo drasticamente il numero di passaggi necessari per ottenere risposte, rendendolo estremamente efficiente dal punto di vista energetico. 

La combinazione del calcolo analogico e della tecnologia Memristor rende il calcolo neuromorfico veloce e altamente efficiente.

Quindi, il team ha memorizzato ed elaborato dati in 16.520 stati contemporaneamente invece di soli due stati (Zero e Uno). Questo ha ridotto il numero di passaggi necessari per eseguire la matematica fondamentale dietro gli algoritmi IA, moltiplicando matrici 64×64, a soli 64 passaggi, che altrimenti avrebbero richiesto 262.144 operazioni.

Per testare il dispositivo, il team lo ha collegato a un computer desktop convenzionale e poi lo ha usato per eseguire il complesso compito di rigenerare l’immagine dei ‘Pilasti della Creazione’ della NASA usando i dati del telescopio spaziale James Webb. Il compito è stato realizzato molto più rapidamente e con energia significativamente inferiore rispetto a un computer tradizionale.

Una efficienza energetica di 4,1 tera-operazioni al secondo per watt (TOPS/W) è stata riportata dal team, che è 220 volte più efficiente rispetto a una GPU NVIDIA K80, con notevoli margini per ulteriori miglioramenti.

“Il calcolo neuromorfico ha avuto la sua buona dose di sfide irrisolte per oltre un decennio,“ ha osservato Sreetosh, aggiungendo che durante la loro ricerca decennale e la “rara“ scoperta, il team è riuscito a risolvere tutte e sei le sfide con cui hanno iniziato e, nel processo, “ha quasi realizzato il sistema perfetto”.

Al momento attuale, è solo una prova di principio, ma nonostante sia nelle sue fasi iniziali, il fatto che il team abbia ottenuto un miglioramento di quattro ordini di grandezza rispetto ai metodi avanzati consumando 460 volte meno energia rispetto ai computer digitali, gli scienziati credono che questo avanzamento possa aiutare l’India a compiere un salto significativo nell’hardware IA.

According to Navakanta Bhat, a silicon electronics expert who’s a professor at CeNSE (who also led the project’s design):

“Ciò che spicca è come abbiamo trasformato la comprensione della fisica e della chimica complesse in una tecnologia rivoluzionaria per l’hardware IA. Nel contesto della India Semiconductor Mission, questo sviluppo potrebbe cambiare le regole del gioco, rivoluzionando le applicazioni industriali, consumer e strategiche. L’importanza nazionale di tale ricerca non può essere sopravvalutata.“  

Nella fase successiva, il team costruirà array più grandi fino a 256×256. Finanziata dal Ministero dell’Electronica e Tecnologia dell’Informazione (MeitY), la ricerca mira inoltre a sviluppare e dimostrare una soluzione System-on-Chip e, infine, incubare una startup per commercializzarla, il che dovrebbe avvenire nei prossimi tre anni. 

Posizionare l’India come leader globale nell’IA 

Una combinazione di istituti di ricerca, startup e grandi aziende tecnologiche sta guidando la significativa crescita che il settore IA in India sta attualmente vivendo. È grazie a questi partecipanti che l’IA teorica viene tradotta con successo in applicazioni reali.

Ma non è tutto. L’industria IA in rapida crescita dell’India ha anche ricevuto un notevole supporto dal suo governo, che ha introdotto diverse politiche e iniziative strategiche, come la National AI Strategy, l’AI Task Force e l’AI Mission, per accelerare il suo sviluppo. 

Aumentando gli investimenti per un valore di $1.25 bln verso la “IndiaAI Mission,“ il governo agisce come principale motore della trasformazione IA dell’India.

Il Ministero dell’Electronica e Tecnologia dell’Informazione (MeitY), che ha finanziato l’ultima svolta informatica all’IISc, ha cercato soluzioni IA nell’ambito della IndiaAI Mission.

MeitY ha invitato le candidature per soluzioni IA per affrontare le sfide principali nei settori del cambiamento climatico, agricoltura, sanità e tecnologie assistive. I candidati passeranno attraverso diverse fasi di valutazione e, una volta selezionati, riceveranno fondi per sviluppare ulteriormente e implementare la loro soluzione per l’uso del governo e delle entità associate per quattro anni.

L’iniziativa è stata avviata nell’ambito della IndiaAI Application Development Initiative (IADI), una delle sette colonne portanti di IndiaAI. Il ministero ha specificato fino a quindici problemi nel documento di candidatura. 

Altrove, AWS ha selezionato sette startup indiane per il suo programma globale di acceleratore Generative AI. Queste startup includono Zocket, Unscripted AI, Phot.ai, Orbo.ai, Neural Garage, House of Models e Converse. Tra le 80 aziende selezionate da AWS in tutto il mondo, le startup sono state scelte per il loro uso innovativo dell’IA e le loro ambizioni di crescita globale. 

Tutte le aziende selezionate avranno accesso ai chip IA dell’azienda e alla tecnologia di calcolo e storage. Riceveranno anche crediti AWS, formazione e mentorship per approfondire l’uso delle tecnologie IA e di machine learning.

Mentre il paese sta facendo notevoli progressi, ci sono ancora molti ostacoli sulla strada per raggiungere la supremazia IA. L’India deve affrontare la carenza di competenze e di infrastrutture adeguate per realizzare pienamente il suo potenziale di diventare un leader globale nell’IA. 

Aziende che aiutano a far avanzare il mercato IA dell’India

Il mercato IA in crescita in India ha portato diverse aziende a lavorare per far avanzare l’IA. Ad esempio, la startup IA Krutrim è diventata il primo unicorno dell’India quest’anno dopo aver ottenuto $50 mln di finanziamento da Lightspeed Venture Partners e dal miliardario Vinod Khosla. Nel frattempo, la seconda persona più ricca d’Asia, Gautam Adani, ha annunciato una joint venture con gli Emirati Arabi Uniti per esplorare l’IA e diversificare nei servizi digitali. 

Microsoft (MSFT ) sta anche alimentando iniziative in India che mirano a dotare 2 milioni di persone di competenze IA. Infosys, Wipro, Tech Mahindra (TECHM.BO ) e Larsen & Toubro (LT.BO ) (L&T), tra gli altri, stanno utilizzando l’IA nelle loro attività. HCL Technologies (HCLTECH.BO ), nel frattempo, ha firmato un accordo con Foxconn della Cina per creare una struttura di test dei chip.

Ora, diamo un’occhiata a un nome di spicco nell’industria IA dell’India:

Tata Consultancy Services (TCS)

La più grande azienda di software in India, TCS, ha investito $1.5 bln in una pipeline di progetti IA generativa a luglio di quest’anno. Questo avviene dopo che TCS ha istituito un’unità di business AI Cloud dedicata lo scorso anno. Poi, c’è la zona di esperienza AI che consente ai dipendenti di sviluppare e sperimentare soluzioni IA. Finora, oltre 300.000 dipendenti TCS hanno ricevuto una formazione di base sull’IA, mentre l’azienda gestisce attualmente più di 270 progetti IA e IA generativa.

TCS sta anche lavorando per potenziare l’industria dei semiconduttori in India e collabora con Tata Electronics per sviluppare chip entro il 2026. Tata Electronics, nel frattempo, guida la produzione con due impianti di semiconduttori autorizzati. Il primo impianto da 11 miliardi di USD sarà realizzato con la Powerchip Semiconductor Manufacturing Corporation (PSMC) di Taiwan con l’obiettivo di produrre 50,000 wafer al mese. Il secondo impianto da 3.26 miliardi di USD sarà una struttura di assemblaggio e test dei chip che dovrebbe avviare le operazioni nei prossimi anni.

Per quanto riguarda i dati finanziari, TCS ha riportato un aumento del +3.9% YoY nel fatturato, raggiungendo US$7.51 billion per Q2 2024. L’utile netto è stato di US$1.44 billion, mentre il flusso di cassa netto dalle operazioni è stato US$1.34 billion. L’azienda ha anche segnalato una crescita “molto forte”“ nei mercati emergenti, guidata dall’India. 

Conclusione

L’India, con la sua popolazione giovane e digitalmente esperta, è ben posizionata per guidare la crescita dell’IA non solo a livello locale ma su scala globale. Il mercato IA in India è effettivamente previsto di raggiungere $8 billion entro il 2025. 

Attraverso la ricerca e lo sviluppo continui, come dimostrato dall’IISc, il paese può diventare un attore chiave nella corsa all’IA. Ma affinché l’India prenda davvero il comando, tutti gli stakeholder devono collaborare per sostenere il percorso IA del paese, liberare il suo enorme potenziale e trasformare completamente l’IA.

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