Si chiama Accelerated Understanding ed è la startup fondata da Anima Anandkumar, docente al Caltech ed ex direttrice della ricerca AI in Nvidia, insieme al marito Benedikt Jenik. I due sono gli stessi ricercatori che ad agosto hanno fatto notizia per aver rifiutato un’offerta di Project Prometheus, la società di AI fisica sostenuta da Jeff Bezos: invece di entrarci come volto pubblico e responsabile scientifico, hanno preferito costruire un concorrente per conto proprio.
Oltre le parole
Il loro modello, di fatto, ragiona per equazioni e non per parole ed è così in grado di “simulare” le caratteristiche della materia e le interconnessioni fisiche. La scommessa dei coniugi è stata quella di abbandonare l’architettura Transformer, quella su cui sono costruiti ChatGPT e la quasi totalità dei modelli linguistici, per puntare tutto sui “neural operator“. Se un Transformer elabora sequenze discrete di parole, un neural operator lavora su campi fisici continui (formati da tre dimensioni spaziali più il tempo) e impara direttamente le leggi che governano come un sistema evolve. Ѐ un po’ come un motore fisico che si allena da solo sui dati anziché seguire equazioni scritte a mano. Il vantaggio dichiarato è l’indipendenza dalla risoluzione: lo stesso modello funziona su una simulazione a bassa definizione o su una ad altissimo dettaglio senza bisogno di essere riaddestrato.
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Cinquemila miliardi di dati in un prompt
I numeri diffusi dall’azienda parlano da soli: nei test il loro modello ha gestito fino a 5.000 miliardi dati in una unica richiesta contenuta in un singolo prompt. Si tratta di circa 5 milioni di volte la capacità di contesto dei modelli di punta di Anthropic e Google. Il risultato incredibile è stato reso possibile a parità di parametri di addestramento: circa 1.000 miliardi quelli per Accelerated Understanding, una dimensione circa uguale a quella dei più grandi modelli linguistici oggi in circolazione. Le applicazioni possibili per un modello di questa portata spaziano dalla progettazione di chip (gestione termica, interferenze elettromagnetiche, stress meccanico) alla robotica, fino alle previsioni meteorologiche estreme o l’analisi geologica per l’energia.
“La visione dell’intelligenza centrata sul linguaggio – ha detto Anandkumar, spiegando la filosofia dietro il progetto – mette l’essere umano al centro. Mettere la fisica al centro è una visione centrata sulla natura”. Anche Jensen Huang, CEO di NVIDIA (dunque ex capo di Anandkumar) si sarebbe detto entusiasta all’idea che un’AI del genere possa superare i fisici teorici.
Nessuna pubblicazione e dubbi energetici
Resta però un vuoto che vale la pena segnalare: al momento del lancio, Accelerated Understanding non ha pubblicato un paper tecnico, né codice di valutazione riproducibile, né benchmark comparativi con i software di simulazione già affermati nel settore, e non ha ancora annunciato progetti attivi con clienti, per quanto il modello sia operativo e funzionante. Ma soprattutto non si possono ignorare le incognite energetiche: secondo un’analisi tecnica di terze parti citata dalla stampa specializzata, una singola inferenza genererebbe circa 22 terabyte di dati in output, il che implica esigenze infrastrutturali tutt’altro che banali. E a differenza dei Transformer, che oggi possono contare su un ecosistema di strumenti, competenze e cicli di vendita già rodati, i neural operator dovranno farsi strada in mercati industriali con cicli di adozione lunghi e fornitori già consolidati per una tecnologia diversa.
Ma il team prosegue: Anandkumar lavora accanitamente sui Fourier Neural Operator, l’architettura alla base del modello, fin dal 2020. Un progetto nato in ambito di ricerca accademica che ha avuto l’intuizione di spostare il focus dall’uomo alla natura è forse ormai pronto per competere, nei fatti e non solo nelle intenzioni, con i colossi del settore.
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