(Adnkronos) – La prossima fase dell’AI non sarà soltanto nei grandi data center, ma nei dispositivi che usiamo ogni giorno: telefoni, laptop, auto, aerei, robot e sistemi industriali. A dirlo, durante la diretta Adnkronos da Fii Priority Europe a Roma, è Ramin Hasani, co-founder e CEO di Liquid AI.
Liquid AI, spiega Hasani, è una società nata tre anni fa come spin-off del Mit e lavora sui foundation model costruiti da zero. L’obiettivo non è semplicemente creare modelli sempre più grandi, ma massimizzare l’intelligenza nella versione più piccola possibile di un processore. “Vogliamo capire come costruire il tipo più potente di intelligenza, ma tenendo conto di dove questa intelligenza debba andare”, osserva.
Il punto di partenza è una critica al modo in cui oggi si parla di AI. Gran parte dell’attenzione è concentrata su modelli potenti ma pesanti, collocati nei data center. Hasani ricorda invece che fuori dai data center esistono circa 35 miliardi di processori, distribuiti in dispositivi personali, computer, automobili, aerei, macchine industriali e infrastrutture. È lì che Liquid AI vuole portare l’intelligenza.
La tecnologia sviluppata dalla società si basa sui “liquid foundation models”, definiti così per la loro flessibilità. Hasani precisa che non si tratta di un’architettura basata sui transformer, ma di una tecnologia diversa, pensata per portare capacità di AI avanzate nei dispositivi di uso quotidiano. La società lavora con clienti enterprise: produttori di smartphone, produttori di personal computer, aziende dei semiconduttori e costruttori automobilistici.
La differenza, secondo Hasani, sta nel progettare i modelli direttamente per i processori e nel considerare fin dall’inizio il costo energetico dell’intelligenza. Non è un adattamento successivo, ma una scelta strutturale. Questo approccio, aggiunge, rende i modelli utili anche nei data center, soprattutto in applicazioni che richiedono bassissima latenza, come e-commerce e tecnologie finanziarie.
Alla domanda sulla prossima grande frontiera dell’AI, Hasani indica prima di tutto “l’automazione dell’automazione”. I grandi modelli sono ormai in grado di generare codice in modo autonomo e questo apre la strada a pipeline sempre più automatizzate, in cui gli esseri umani diventano coordinatori e orchestratori di grandi sistemi autonomi.
La seconda frontiera è l’AI nel mondo reale. Hasani cita la scoperta scientifica, dalla chimica alla fisica, dalla matematica alla ricerca di nuove soluzioni in diversi campi della conoscenza. Un altro ambito decisivo è la robotica. Per portare l’AI dentro i robot, però, servono modelli più affidabili, capaci di ridurre il rischio di allucinazioni e di funzionare in ambienti fisici dove l’errore può avere conseguenze concrete.
Per Hasani, le opportunità più importanti sono quindi nei sistemi autonomi, nell’AI applicata alla scoperta scientifica e nella robotica. Ma tutte queste frontiere richiedono una condizione: portare intelligenza potente, efficiente e affidabile fuori dai data center, dove oggi la maggior parte della discussione sull’AI continua a concentrarsi.
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