Tra la fine del 1984 e l\u2019inizio del 1985, un gruppo di fisici italiani varc\u00f2 le porte del Cern di Ginevra con un\u2019idea in testa: costruire un supercalcolatore \u00abche ancora non c\u2019era\u00bb. Una macchina per il calcolo parallelo capace di eseguire fino a un miliardo di operazioni al secondo, finalmente adatta allo studio delle interazioni forti tra particelle, che avrebbe permesso di spiegare la struttura e il comportamento di protoni e neutroni. E di spostare un po\u2019 pi\u00f9 in l\u00e0 le frontiere della fisica.<\/p>\n\n\n\n
Quel gruppo, che riusc\u00ec nell\u2019impresa costruendo nel 1985 il calcolatore APE, era guidato da Nicola Cabibbo \u2013 celebre fisico italiano in quel momento alla guida dell\u2019Istituto nazionale di fisica nucleare (Infn) \u2013 e dal futuro premio Nobel per la fisica Giorgio Parisi, allora 36enne.<\/p>\n\n\n\n
Quaranta anni dopo, Giorgio Parisi racconta al Sole 24 Ore<\/em> l\u2019esperienza che diede avvio all\u2019avventura del supercalcolo in Italia, oggi primo paese europeo per potenza di calcolo installata, terzo al mondo dopo Stati Uniti e Giappone (fonte Top500). Analizza le conseguenze della convergenza tra supercalcolo e intelligenza artificiale. E spiega i dettagli della proposta che ha lanciato con un articolo su \u00abNature\u00bb: l\u2019Europa deve costruire un Cern per l\u2019intelligenza artificiale. Un luogo dedicato a questa frontiera, dove fare ricerca teorica e pratica, soprattutto su quello \u00abche ancora non c\u2019\u00e8\u00bb.<\/p>\n\n\n\n Professor Parisi, come mai un gruppo di fisici decise di costruirsi un supercomputer?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Negli anni 80 volevamo studiare le propriet\u00e0 di neutroni e protoni. C\u2019era una teoria ben precisa, che contavamo di confermare attraverso simulazioni numeriche delle interazioni tra particelle. Ci rendemmo per\u00f2 conto che per predire le conseguenze della teoria con una certa approssimazione serviva una enorme quantit\u00e0 di calcolo. Cos\u00ec, sotto la guida di Nicola Cabibbo, abbiamo prima progettato e poi costruito il calcolatore parallelo APE, che \u00e8 stato per pochi mesi il pi\u00f9 veloce computer al mondo. Poteva eseguire fino a un miliardo di operazioni al secondo.<\/p>\n\n\n\n Come fu possibile ottenere quel risultato?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Avevamo ideato una architettura parallela: APE funzionava attraverso pi\u00f9 unit\u00e0 di calcolo, coordinate tra loro e in grado di eseguire le istruzioni in modo distribuito. Una architettura molto simile a quella delle potenti GPU di Nvidia che si usano negli attuali supercomputer e nei videogiochi. Era cos\u00ec innovativo che dovemmo anche scrivere il software per farlo funzionare. La logica dei linguaggi di programmazione standard non poteva adattarsi a un computer parallelo, che aveva un\u2019architettura hardware del tutto nuova. Per certi aspetti quella \u00e8 stata la cosa pi\u00f9 difficile. Ricordo che quando siamo andati con Nicola Cabibbo a Ginevra per esporre il progetto, un grande programmatore del Cern ci disse questa frase: \u00ab\u00c8 possibile che l\u2019hardware riuscirete a farlo, ma non riuscirete a scrivere il software per gestirlo\u00bb. Invece ci siamo riusciti.<\/p>\n\n\n\n APE \u00e8 considerato il primo supercomputer interamente progettato in Europa. Oggi, il nostro paese \u00e8 terzo al mondo per potenza di calcolo. Possiamo dire che con quell\u2019esperienza avete avviato l\u2019avventura del supercalcolo in Italia?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Di certo, quello che \u00e8 successo \u00e8 che l\u2019esperienza di APE ha sottolineato la necessit\u00e0 e i vantaggi della potenza di calcolo, creando una sensibilizzazione sul tema. \u00c8 immaginabile che la sensibilit\u00e0 italiana per il supercalcolo venga da quell\u2019esperienza. Da allora, all\u2019Infn non abbiamo mai smesso di utilizzare il supercalcolo. Si tratta di una filiera scientifica che con APE abbiamo contribuito a far partire. Il nostro calcolatore parallelo ci permise di ottenere importanti risultati teorici, che raccogliemmo in una ventina di pubblicazioni. Fu cos\u00ec che APE mostr\u00f2 l\u2019importanza del supercalcolo. Sia alla comunit\u00e0 scientifica che all\u2019industria, che presto comprese l\u2019opportunit\u00e0 di investire sul calcolo parallelo massiccio. A quel punto c\u2019erano le condizioni per l\u2019industrializzazione di architetture di calcolo simili a quella di APE.<\/p>\n\n\n\n Attualmente, il supercomputer pi\u00f9 potente al mondo, l\u2019americano El Capitan, \u00e8 in grado di eseguire un quintilione di operazioni al secondo. Ci sar\u00e0 un momento in cui avremo pi\u00f9 potenza del necessario, oppure la complessit\u00e0 dei problemi non ha limiti?<\/strong> <\/p>\n\n\n\n Io direi che la complessit\u00e0 dei problemi non ha limiti. Oggi disponiamo di una enorme capacit\u00e0 di calcolo. Ma abbiamo anche di fronte problemi sempre pi\u00f9 complicati da risolvere. Prendiamo un esempio tipico. L\u2019analisi dei grandi database di proteine o del genoma umano. Pi\u00f9 passa il tempo, pi\u00f9 questi database diventano grandi, perch\u00e9 gli scienziati ci lavorano. E poi, avendo i computer che permettono di farle, gli studiosi avviano ricerche sempre pi\u00f9 sofisticate: dal clima allo studio di nuovi materiali, dai fenomeni quantistici all\u2019astronomia. \u00c8 come lo spazio in una casa: se si costruisce una stanza in pi\u00f9, dopo uno o due anni questa stanza sar\u00e0 piena. Lo stesso accade con la potenza di calcolo. Pensi a quello che sta succedendo con l\u2019intelligenza artificiale.<\/p>\n\n\n\n Si osserva una convergenza tra supercalcolo e intelligenza artificiale generativa: due tecnologie sempre pi\u00f9 interconnesse.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Esatto. Molte delle idee dell\u2019intelligenza artificiale che vediamo adesso erano in nuce gi\u00e0 negli anni 90. Ma ora vengono abilitate dal supercalcolo. \u00c8 gi\u00e0 successo in passato. Nel 2012 un team dell\u2019Universit\u00e0 di Toronto svilupp\u00f2 un software per il riconoscimento delle immagini applicando per la prima volta le reti neurali profonde alla visione artificiale. Anche in quel caso i fondamenti teorici erano noti da tempo, ma si riusc\u00ec a farli funzionare solo perch\u00e9 nel frattempo erano arrivati supercomputer abbastanza potenti. Quello che succede adesso, con l\u2019intelligenza artificiale generativa, \u00e8 che le due cose si rincorrono. E questo potrebbe anche essere pericoloso.<\/p>\n\n\n\n Perch\u00e9 \u00e8 pericoloso?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Bisogna evitare di pensare che l\u2019unico progresso sia un progresso di forza bruta. L\u2019innovazione non si fa solo inseguendo microprocessori sempre pi\u00f9 veloci. Come dimostra il caso DeepSeek. Non abbiamo ancora tutti i dettagli, ma \u00e8 bastato che questa societ\u00e0 con sede ad Hangzhou, nel sud della Cina, rilasciasse un software che sfrutta le reti neurali profonde molto pi\u00f9 veloce di quelli sviluppati dalle compagnie americane e capace di funzionare con meno potenza di calcolo, perch\u00e9 i titoli dei produttori americani di chip, a cominciare da Nvidia, registrassero un crollo in borsa.<\/p>\n\n\n\n Il 22 ottobre lei ha cofirmato un articolo su \u00abNature\u00bb intitolato \u00abCostruire un \u201ctelescopio\u201d internazionale sull\u2019intelligenza artificiale per frenare il potere delle big tech\u00bb, che ha aperto un dibattito anche a Bruxelles. Ci pu\u00f2 spiegare i dettagli della proposta?<\/strong><\/p>\n\n\n\n La potenza di calcolo \u00e8 un fattore abilitante per l\u2019intelligenza artificiale. Ma non bisogna limitarsi all\u2019hardware. Quello che io vedo, in Europa, e che ritengo sia da correggere, \u00e8 la mancanza di una attivit\u00e0 di ricerca pubblica che sia in grado di produrre applicazioni pratiche nell\u2019intelligenza artificiale. La ricerca accademica \u00e8 rimasta indietro in assenza di una struttura organizzativa. Non vedo per esempio un large language model (LLM) capace di competere con quelli americani e cinesi che sia stato progettato da ricercatori europei. Per colmare questo divario penso, come ho scritto anche su \u00abNature\u00bb, che sia necessario creare un centro europeo dedicato all\u2019intelligenza artificiale, organizzato e gestito sul modello del Cern. Questo \u00e8 quello che ritengo assolutamente necessario.<\/p>\n\n\n\n La presidente della Commissione Europea Ursula Von der Leyen ha proposto un piano per l\u2019IA da 200 miliardi, di cui 50 pubblici, facendo anche un riferimento alla storia di successo del Cern. C\u2019\u00e8 poi l\u2019alleanza OpenEuroLLM: unisce centri di ricerca, imprese e istituti di calcolo per dar vita a un LLM europeo. L\u2019Europa \u00e8 l\u2019unico continente al mondo ad avere una legge sull\u2019IA.<\/strong> <\/p>\n\n\n\n Tutto questo \u00e8 meritorio. Ma se non siamo in grado di capire come funziona nel profondo un LLM, o quello che verr\u00e0 dopo, non siamo nemmeno bene in grado di capire come si possa fare una regolamentazione. Ripeto: \u00e8 assolutamente fondamentale, per non rimanere schiacciati tra americani e cinesi, che ci sia uno sviluppo della ricerca pubblica europea sull\u2019intelligenza artificiale. Concentrata in un unico luogo: un centro di ricerca pubblico e aperto, capace di attirare i migliori scienziati e di portare avanti studi teorici avanzati. Proprio come il Cern. Un luogo dove possano lavorare, fianco a fianco fisici, informatrici, matematici, linguisti: ovvero gli scienziati di tutte le discipline che oggi convergono nella ricerca per l\u2019intelligenza artificiale.<\/p>\n\n\n\n In questa avventura l\u2019Italia che ruolo potrebbe svolgere?<\/strong><\/p>\n\n\n\n C\u2019\u00e8 certamente una immensa capacit\u00e0 a livello sia teorico che pratico in molti paesi europei. A cominciare dall\u2019Italia. Che si unisce a una grande disponibilit\u00e0 di potenza di calcolo pubblica, che sar\u00e0 sempre pi\u00f9 una risorsa strategica. Il problema \u00e8 focalizzare tutto questo in una grande iniziativa di scala europea. In una situazione in cui l\u2019America di Trump, oggi in vantaggio, vuole investire 500 miliardi in infrastrutture private per l\u2019intelligenza artificiale, la forza bruta di cui dicevo prima, \u00e8 chiaro che noi abbiamo la necessit\u00e0, ma anche l\u2019opportunit\u00e0, di fare un grosso investimento \u2013 non necessariamente di 500 miliardi \u2013 per la nascita di un grande laboratorio pubblico per l\u2019IA: immagino un centinaio di ricercatori riuniti in uno stesso luogo per lo sviluppo di un\u2019intelligenza artificiale europea. Un\u2019iniziativa di questo tipo va molto al di l\u00e0 delle capacit\u00e0 di un singolo paese, ma \u00e8 certamente alla portata dell\u2019Unione Europea.<\/p>\n\n\n\n Tornando all\u2019esperienza del calcolatore APE, voi andaste al Cern con il progetto di un computer che non esisteva, per fare calcoli fisici che fino a quel momento era impossibile fare. Se fosse gi\u00e0 una realt\u00e0, cosa suggerirebbe di studiare nel Cern dell\u2019IA?<\/strong> <\/p>\n\n\n\n Per progredire servono idee nuove. \u00c8 possibile che fra cinque anni i large language model siano qualcosa di abbandonato. Per questo bisogna fare ricerca pura sul nuovo che deve ancora arrivare. Nella mia visione, dentro al Cern dell\u2019IA i ricercatori europei dovrebbero rimboccarsi le maniche e iniziare a condurre studi teorici e pratici su software e algoritmi della prossima intelligenza artificiale. Quella che ancora non c\u2019\u00e8.<\/p>\n\n\n\n *da Il Sole 24 Ore 16\/02\/2025<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Tra la fine del 1984 e l\u2019inizio del 1985, un gruppo di fisici italiani varc\u00f2 le porte del Cern di Ginevra con un\u2019idea in testa: costruire un supercalcolatore \u00abche ancora non c\u2019era\u00bb. <\/p>\n","protected":false},"author":6545,"featured_media":21587,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[9],"tags":[],"class_list":["post-21586","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-newsletter"],"yoast_head":"\n