Fa il Ricercatore presso il Dipartimento d’Informatica dell’Università di Pisa e ha solo quarant’anni, ma le sue pubblicazioni e i suoi studi iniziano a insinuarsi fra le pagine degli esperti di tutto il mondo. Il Dott. Claudio Gallicchio, nativo di Taranto e laureato in Informatica presso l’Università degli Studi di Bari “Aldo Moro”, è reduce di uno studio pubblicato su Nature Machine Intelligence in merito alla creazione di reti neurali artificiali a basso impatto ambientale. In quest’intervista l’informatico originario dei Due Mari ci aiuta a comprendere meglio un fenomeno che – come si vedrà più in fondo – scorre già nelle nostre vene.
Partiamo dall’inizio, anche per i non avvezzi alle new tech. Che cosa sono le reti neurali e a che servono?
Si tratta di algoritmi matematici e informatici che si ispirano al modo in cui funzionano i cervelli animali, al fine di risolvere problemi nel campo dell’Intelligenza Artificiale (abbr. IA, ndr). Prendiamo l’ambito della vista: noi umani siamo bravi a riconoscere gli oggetti, quindi abbiamo studiato il funzionamento delle aree cerebrali responsabili di questo senso, estraendo meccanismi matematici che emulano quanto avviene nel cervello. Al giorno d’oggi questi tipi di reti neurali funzionano e risolvono tanti problemi utili, “semplicemente” ispirandosi al modo in cui il cervello elabora le informazioni.
Quando hai capito che ti interessava questo argomento, tanto da farne un lavoro?
A dire il vero ci sono state più “fasi”. Alle scuole superiori ho capito che volevo studiare matematica e informatica, ma se devo proprio essere onesto ho provato interesse per l’IA prima del boom avvenuto negli ultimi dieci anni. Già all’inizio degli studi universitari, infatti, avevo sviluppato queste passioni, e poi a metà percorso accademico ho capito che sarebbe stato il mio futuro.
Con un team internazionale state studiando le reti neurali a basso impatto energetico. Ma allora le reti neurali inquinano?
Innanzitutto c’è da dire che siamo una comunità eterogenea di ricercatori, professori e studenti di un ambito di ricerca delle reti neurali che si chiama reservoir computing. Il concetto principale è che in generale le reti neurali artificiali hanno bisogno di una fase preliminare al loro utilizzo, che si chiama addestramento. I pesi neurali fra i neuroni artificiali vengono, quindi, modificati per risolvere un problema specifico. Questa fase è costosissima sia in termini temporali, quanto economici ed energetici. Gli algoritmi di addestramento sono molto esosi in quanto richiedono parecchi calcoli, e vengono eseguiti su calcolatori con processori tradizionali che consumano tantissimo. È chiaro che questa forma di sviluppo dell’IA crea delle divisioni a causa della barriera energetica che separa progresso e impatto ambientale.
Ed è qui che entra in gioco il vostro lavoro, quindi? Abbattete barriere…
Basta dire che secondo alcuni studi l’addestramento di una rete neurale inquina quanto cinque auto in tutta la loro vita. Le reti neurali reali (biologiche) come il nostro cervello, non hanno questo tremendo impatto energetico; al contrario si sono evolute per essere estremamente efficienti. Qui entrano in gioco gli algoritmi che fanno capo al reservoir computing, che ci permettono di studiare le reti neurali al fine di costruirle con il preciso scopo di evitare la fase di addestramento o, comunque, di ridurla il più possibile. Tutto, naturalmente, nell’ottica di raggiungere il medesimo livello di prestazione.
Come vivi l’esperienza di lavorare in un team internazionale su un argomento ancora così poco conosciuto?
È innanzitutto un’esperienza interdisciplinare. Fra di noi non ci sono solo informatici, ingegneri o algoritmici. Io, per esempio, scrivo le equazioni, ma ci sono fisici che sviluppano sistemi hardware non convenzionali basati su nanodispositivi, che sfruttano le leggi della fisica per svolgere i calcoli necessari al funzionamento delle reti neurali artificiali. E qui torniamo al discorso della sostenibilità: i computer tradizionali sono nati per fare tutt’altra cosa che addestrare un’IA. Le reti neurali possono essere eseguite in modo più naturale se la fisica dell’hardware sottostante trae ispirazione dal cervello, come nel caso dei nanodispositivi utilizzati nello studio recentemente pubblicato su Nature Machine Intelligence.
Da che ambienti provengono i membri del team?
Molti di noi provengono dal mondo universitario e accademico. All’Università di Pisa stiamo portando avanti questo genere di studi da diverso tempo, e negli anni abbiamo sviluppato tante collaborazioni internazionali sia in Europa, ad esempio in Francia e in Spagna, sia in Asia, specialmente con ricercatori dell’Università di Tokyo, e di altre prestigiose università in Cina e Hong-Kong. Colleghi da ogni parte del globo che insieme hanno dato vita a una nuova comunità di ricerca. Ci sono anche spin-off che nascono dall’ambito accademico e producono acceleratori hardware per creare l’IA a basso impatto energetico.
Hai notato differenze sulle modalità di lavoro italiane che già conosci e quelle adottate dai colleghi di altre nazionalità?
C’è da dire che noi italiani siamo molto apprezzati all’estero, perché abbiamo un alto profilo matematico-teorico e una preparazione molto buona. L’ulteriore ricchezza è quella di poter vantare un certo livello di inventiva, che contribuisce in modo concreto quanto raro allo sviluppo di nuove idee sulle reti neurali. Quando partecipo a conferenze all’estero lo noto subito: noi tiriamo fuori dal cilindro idee nuove, mentre gli altri, invece, riescono a scalare meglio a livello industriale. Ultima e non per importanza: la differenza degli stipendi è abissale. Le retribuzioni dei ricercatori italiani e stranieri non sono neppure lontanamente paragonabili, ed è sufficiente fare un salto in Svizzera per guadagnare anche il doppio…
Restando per un attimo a Pisa, riesci a lavorare bene sulla tua materia di ricerca?
Certo, ma questo è possibile anche grazie al gruppo di ricerca di cui sono parte e con cui collaboro quotidianamente. Spingiamo nella direzione di costruire IA pervasiva, non per forza addestrata con milioni di dollari e anche meglio distribuita. La rivoluzione sta proprio nello scalare da grandi server a dispositivi che sono dappertutto come gli smartphone, per un’IA ancor più pervasiva dell’Internet of Things.
Alcuni dei nostri lettori chiederanno l’aiuto da casa… È possibile un esempio concreto?
Per facilitare il ragionamento, prendiamo uno smartwatch in grado di acquisire dati fisiologici come il battito cardiaco. Mettiamo caso che lo stia indossando un guidatore, e che il sensore dell’apparecchiatura rilevi un picco di stress secondo i valori presi a parametro, riconducibili a una situazione di pericolo. A quel punto l’automobile, in modo del tutto automatico, capirebbe che è il caso di accostare nell’interesse dell’incolumità di cose e persone. Si tratta, in altre parole, di un nuovo ecosistema che risponde alle esigenze dell’essere umano in modo autonomo o per così dire “spontaneo”. Questa forma di IA ci piace chiamarla “umanistica”, perché mette l’uomo al centro dei servizi che gli fornisce.
Pensi che saresti riuscito a raggiungere gli stessi obiettivi professionali senza lasciare la tua terra d’origine?
È chiaro che vivendo a Taranto non avrei potuto fare il lavoro che mi piace all’università. Io mi sono laureato a Bari con una tesi sulle reti neurali e volevo fare il dottorato, ma a Bari non c’erano bandi sulla mia materia in quel momento, così ho fatto un po’ di concorsi, tra cui a Bologna e a Pisa, e poi mi sono stabilito qui. È passato così tanto tempo che non immagino nemmeno come sarebbe stato. Purtroppo, è difficile realizzarsi e avere le stesse attività sia a Taranto che altrove. Qui c’è stata questa contingenza, mi è andata bene e sono contento. Ammetto che è “strano” quando vado alle conferenze e trovo “quelli come me” che lavorano magari a Bari, e penso che sarebbe potuta essere la mia condizione, ma sono contento di star qui. Mi mancano tante cose di Taranto, ma non l’idea di non averci fatto carriera.
Tornando all’argomento principale, perché l’IA è il futuro?
Il futuro? L’IA è già il presente; basta aprire lo smartphone, un social, o un motore di ricerca. In futuro ci permetterà di lavorare meglio e di essere più felici. Avremo una serie di servizi migliori a partire dalle analisi mediche, ma anche un utilizzo intelligente delle risorse idriche che spesso scarseggiano.
L’Italia come si sta comportando in questo senso?
A partire dal Pnrr si stanno avviando diversi progetti di ricerca di questo tipo, con l’obiettivo di realizzare coltivazioni e allevamenti “intelligenti”, con algoritmi di IA per contenere i costi e l’impatto ambientale, migliorando la resa finale. Il calcolo autonomo del fabbisogno di pascoli e terre è una grande rivoluzione per l’intera umanità. Si chiama smart agrifood ed è già realtà, e aiuterà l’essere umano migliorandone sensibilmente la qualità della vita.
Un’ultima domanda, forse un po’ provocatoria se fatta a un ricercatore… C’è il rischio che l’IA possa diventare “autonoma” al punto da sfociare nell’incubo del computer HAL 9000 di “2001: Odissea nello Spazio” di Kubrick? Le reti neurali possono diventare “cattive”?
Secondo me non c’è nessun pericolo di questo tipo per vari motivi, a partire da uno molto semplice: abbiamo un sistema di leggi, diritti e norme così saldo che è impossibile costruire un’IA simile a quella. HAL 9000 usava l’umanità contro se stessa, ma era solo un film; una storia di fantasia. Sono fiducioso che questa cosa non accadrà mai nella realtà.
