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EMBEDDED 69 • SETTEMBRE • 2018 26 IN TEMPO REALE | ARTIFICIAL INTELLIGENCE Stefano Rinaldi a 12 core di nuova generazione. Costruito utiliz- zando un processo di fabbricazione a 10 nanome- tri, il chipset integra 5,5 miliardi di transistor in un centimetro quadrato. N % À ! ! B À ' + % 3 ! Y& " % - po software che, secondo la startup, a differenza della tradizionale AI che richiede supercompu- ter collegati a Internet, permette d’integrare reti neurali e deep learning di categoria “lightweight”, %% ), ' ad esempio droni, telecamere, dispositivi IoT, ap- pliance, veicoli a guida autonoma. Non è fantascienza Q % À + , % ) Á % - tenzialità della AI oggi, andando oltre il clamore generato dagli innumerevoli messaggi commer- ciali che spesso ne decantano con faciloneria le strabilianti facoltà, sfruttabili in disparate appli- D opo l’avvento e la diffusione delle applica- zioni Internet of Thing (IoT), che fanno proliferare ovunque innumerevoli dispositivi “smart” connes- si in rete, l’attuale processo di evoluzione tecno- À 604F dai centri di supercalcolo e data center aziendali, verso lo specializzato mondo dei sistemi embed- ded. Oggi la AI sta certo crescendo dentro i centri dati e nel cloud, attraverso progetti come quello di Google – con la recente introduzione della seconda 6 CF / 6 % F dedicate all’accelerazione di un’ampia gamma di ? " ) 6 F – o come il Project Brainwave per la real-time AI sviluppato da Microsoft, ma promette d’integrarsi sempre più % ) , ' )% + - gine”, il motore neurale dedicato alla gestione di % À ) ) nel chip A11, il cuore pulsante di iPhone X di Ap- ple, tra gli smartphone attualmente più evoluti. Ma si potrebbe citare anche la piattaforma di com- % % 04 ) , O ? Y LDE , 2/ 6 % F - & Y LDE O ? una nuova era nell’innovazione degli smartphone e, secondo la visione dell’azienda sul futuro del- la AI, ha l’obiettivo di combinare la potenza del cloud con la velocità e reattività che derivano da una capacità di elaborazione AI nativa, residente % & % ) Y LDE + ) / </ Se l’intelligenza artificiale entra nei sistemi embedded Reti neurali e algoritmi di deep learning stanno già portando benefici in campo scientifico, nel mondo business e nella vita quotidiana: ma la vera scommessa è miniaturizzare l’hardware che consente queste funzionalità, rendendole disponibili su piattaforme sempre più compatte e dotate d’intelligenza autonoma Una rete neurale biologica 63 ' / K , F