LA COLLABORAZIONE

Intelligenza artificiale contro il climate change: asse Intel-Mila

L’accordo triennale tra il chipmaker e l’istituto di ricerca canadese punterà allo sviluppo di sistemi avanzati per vincere le sfide globali. Focus anche sulla biologia digitale e la scoperta di nuovi materiali

16 Set 2022

Federica Meta

Giornalista

Intelligenza artificiale

Sviluppare tecniche di intelligenza artificiale avanzate per affrontare le sfide globali come i cambiamenti climatici, la scoperta di nuovi materiali e la biologia digitale. È questo l’obiettivo della collaborazione triennale che Intel ha avviato con Mila, istituto canadese di ricerca sull’intelligenza artificiale con sede a Montreal.

“Davanti alle attuali sfide globali, bisogna lavorare per una cultura della scienza aperta tra il mondo accademico e l’industria con l’obiettivo di far progredire con successo le applicazioni di intelligenza artificiale a beneficio della società – afferma Yoshua Bengio, fondatore e direttore scientifico di Mila – Siamo entusiasti di collaborare con Intel per esplorare rapidamente i materiali nuovi e necessari per migliorare la cattura del carbonio, accelerare la scoperta di farmaci e consentire un futuro più sostenibile”.

“La soluzione di problemi complessi come il cambiamento climatico e la scoperta di nuovi materiali richiede una ricerca approfondita sull’IA insieme a un impegno sulle competenze  e per il progresso delle tecnologie informatiche all’avanguardia – evidenzia Kavitha Prasad, vicepresidente e direttore generale di Datacenter, AI e Cloud Esecuzione e strategia di Intel – La collaborazione con Mila giocherà un ruolo fondamentale nel far emergere informazioni chiave per i ricercatori e nel portare avanti le innovazioni tecnologiche”.

I punti chiave della collaborazione Intel-Mila

  • Automatizzare la scoperta guidata dall’intelligenza artificiale di nuovi materiali:  La potenziale scoperta di nuovi materiali potrebbe contribuire alla riduzione dei costi e dell’impronta di carbonio. Intel e Mila collaboreranno allo sviluppo di innovazioni scientifiche e tecnologiche per migliorare le prestazioni dei Gnn sulle simulazioni atomistiche, come il set di dati Catalyst. I gruppi di ricerca lavoreranno alla creazione di strutture basate sull’apprendimento per cercare efficacemente all’interno dei vasti spazi di ricerca che si trovano nelle applicazioni di progettazione dei materiali. Questi framework possono trarre spunto da idee dall’apprendimento per rinforzo, algoritmi di ricerca, modelli generativi e altri algoritmi di apprendimento automatico tra cui reti di flusso generativo sperimentato da Mila.
  • Applicazione dell’apprendimento automatico causale per le scienze del clima: Intel e Mila mirano a costruire un nuovo tipo di emulatore di modelli climatici basato sull’apprendimento automatico causale per identificare quali variabili sono predittive tra gli input ad alta dimensione dei modelli climatici tradizionali. L’obiettivo è consentire progressi significativi nella scienza del clima e informare direttamente la politica consentendo previsioni complete e affidabili degli effetti del cambiamento climatico.
  • Accelerare lo studio dei fattori molecolari delle malattie e della scoperta di farmaci: I ricercatori di Intel e Mila lavoreranno insieme per identificare le migliori molecole candidate ai farmaci in modo più rapido e semplice. Si intende sviluppare tecniche di intelligenza artificiale per comprendere i fattori molecolari alla base delle malattie, prevedendo fenotipi complessi comprese le malattie basate sul genotipo degli Snp; identificare le molecole farmacologiche più promettenti. Le nuove tecniche di intelligenza artificiale implementate da Intel e Mila aspirano a ridurre significativamente questo costo e a portare prima sul mercato farmaci trasformativi.

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