BitEnergy AI: un nuovo algoritmo promette di ridurre drasticamente il consumo energetico dell’intelligenza artificiale, per un futuro più sostenibile.
L’intelligenza artificiale sta trasformando l’informatica, aprendo nuovi orizzonti per molte applicazioni. Tuttavia, il crescente utilizzo di queste tecnologie ha un costo: un enorme consumo di energia. Secondo alcuni esperti, la domanda energetica dell’IA potrebbe superare quella di intere nazioni entro il 2030. Il problema è evidente, ma una soluzione potrebbe già essere all’orizzonte grazie all’innovazione di BitEnergy AI.
Un gruppo di ingegneri della società ha sviluppato una nuova tecnologia che potrebbe ridurre fino al 95% il consumo energetico delle applicazioni basate su intelligenza artificiale. L’innovazione, chiamata “Linear Complexity Multiplication” o L-Mul, promette di mantenere alta precisione e affidabilità, con un utilizzo inferiore delle risorse rispetto alle tecniche attuali.
La maggior parte delle applicazioni di intelligenza artificiale si basa su calcoli complessi, come la moltiplicazione in virgola mobile, che consente di gestire numeri estremamente grandi e garantisce precisione. Proprio questa operazione è uno dei motivi principali del grande consumo di energia da parte delle IA. Un esempio concreto è ChatGPT, che consuma centinaia di megawattora al giorno. Ogni singola richiesta effettuata sul chatbot richiede circa 2,9 wattora, dieci volte di più rispetto a una semplice ricerca su Google.
La svolta proposta da BitEnergy AI con L-Mul sostituisce la moltiplicazione in virgola mobile con l’addizione di numeri interi, una tecnica molto meno dispendiosa dal punto di vista energetico. Secondo uno studio interno, il nuovo algoritmo è in grado di raggiungere risultati molto vicini alla moltiplicazione tradizionale e riduce drasticamente il consumo di energia senza sacrificare precisione e affidabilità.
I test interni hanno dimostrato che l’implementazione diretta dell’algoritmo L-Mul non ha comportato perdite di prestazioni o accuratezza, confermando l’efficacia della soluzione. Però, un ostacolo all’adozione di questa tecnologia potrebbe essere rappresentato dal fatto che richiede un hardware diverso rispetto a quello utilizzato attualmente dai principali fornitori di IA. Gli ingegneri di BitEnergy AI rassicurano che il nuovo hardware è già stato progettato e testato, ma il futuro di questa tecnologia dipenderà dall’interesse dei giganti dell’hardware, come NVIDIA, nel supportare la transizione.
