Il cervello umano ispira la nuova era dell’elaborazione dei megadati
I progressi nel campo delle TIC hanno trasformato le nostre vite economiche e sociali. Noi siamo adesso in grado di avvicinare delle persone lontane in un istante, coordinare a distanza la reazione alle catastrofi, mettere in campo nuove diagnosi e trattamenti medici e ottenere delle previsioni meteorologiche e modellazioni del clima più accurate. Tutto questo, e molto altro ancora, è stato reso possibile da continui miglioramenti nelle prestazioni dei computer, ma i processori standard semplicemente non riescono a tenere il passo della crescita esponenziale dei dati. Questo ha fatto sorgere la richiesta di sviluppare nuovi processori veloci e compatti con un basso consumo. Applicare le capacità mentali “Per affrontare il crescente divario tra crescita dei dati e potenza di elaborazione sono necessari dei nuovi metodi di trattamento ed elaborazione e dispositivi di memorizzazione,” spiega la coordinatrice del progetto FTK, la prof.ssa Chiara Roda dell’Università di Pisa, in Italia. “Il nostro approccio a questa situazione è stato quello di sviluppare una tecnologia di elaborazione dell’immagine che imita l’architettura del cervello, che noi abbiamo poi testato al Large Hadron Collider (il più grande e potente acceleratore di particelle al mondo) al CERN, vicino Ginevra, allo scopo di risolvere un problema specifico dei megadati.” Alcuni dei più interessanti processi subatomici generati dalle collisioni tra particelle prodotte dal Large Hadron Collider sono molto rari e si trovano nascosti all’interno di una quantità estremamente grande di eventi irrilevanti. Selezionare questi eventi interessanti in mezzo a questo “rumore di fondo” in tempo reale risulta quindi fondamentale allo scopo di sfruttare appieno il potenziale di questi esperimenti. Il team del progetto ha costruito degli “acceleratori” per algoritmi che solitamente impiegano una grande quantità di tempo e grandi risorse per l’elaborazione. “La nostra tecnologia funziona filtrando le informazioni significative per trasformare ulteriormente le immagini che sono troppo complesse per essere elaborate direttamente dai computer standard,” spiega Roda. “Questo è il modo in cui il cervello elabora le immagini. Per l’elaborazione a un livello superiore e la memorizzazione a lungo termine, esso seleziona solo i dati che si accordano a una serie particolare di modelli memorizzati. La nostra tecnologia imita questa funzione di basso livello del cervello.” Sbloccare il potenziale dei megadati Questa capacità apre la strada a un grande numero di altre possibili applicazioni che vanno dai calcoli astrofisici e meteorologici all’automazione robotica e alle applicazioni nel campo della sicurezza. “Il dialogo con potenziali utilizzatori finali nel settore della fisica ad alta energia è stato molto positivo,” dice Roda. “ATLAS, un esperimento al CERN progettato per svelare i segreti dell’universo, ha approvato la nostra tecnologia per effettuare una enorme quantità di elaborazione dati online, che inizialmente si prevedeva di portare a termine con unità di elaborazione centrale (CPU) commerciali. Al di fuori della fisica ad alta energia, il nostro obiettivo era quello di accelerare e automatizzare l’elaborazione dei dati per la diagnosi medica.” Infatti, il consorzio del progetto FTK ha avuto anche dei confronti con aziende interessate all’utilizzo della tecnologia per applicazioni in telecamere intelligenti e imaging medico. Un giovane ricercatore che ha ricevuto una borsa di studio Marie Curie per lavorare a Pisa sulla “Magnetic resonance fingerprinting” (MRF) sta studiando la possibilità di applicare questa tecnologia allo scopo di accelerare gli algoritmi basati sulla corrispondenza di modelli. “Aumentando l’efficienza e la potenza di elaborazione, noi abbiamo mostrato che questa tecnologia è in grado di portare dei vantaggi a molti settori della società,” afferma Roda. “Essa può fare anche risparmiare energia e spazio, ed è meno costosa dei grandi centri CPU. Io ritengo che l’utilizzo intelligente di tecnologie combinate dovrebbe essere in grado di risolvere il problema del Diluvio di Dati che tutti ci troviamo ad affrontare, senza il bisogno di una quantità enorme di risorse.”
Parole chiave
Large Hadron Collider, FTK, dati, cervello, ICT, modellazione del clima
