E’ l’occasione per fare il punto su strategia e trend dell’azienda l’Intel Experience Day 2022 che giunge alla quarta edizione quest’anno ed è ospitato dal Salone dei Tessuti, a Milano. Location scelta anche a richiamare da una parte l’importanza dello scambio di esperienze e di relazioni tra mercati diversi (che caratterizza la storia del mercato tessile, come quella dell’IT), ma anche l’idea per aziende e utenti di potersi “ritagliare”, con la tecnologia, un “futuro su misura” (è il claim di questa edizione), proprio come è possibile farlo, con i tessuti, a livello sartoriale.
Spetta ad Andrea Toigo, Emea Territory Sales manager di Intel, fare il punto sulla strategia di fronte a circa 300 tra partner e clienti: “L’anno scorso è stata l’occasione per festeggiare il primo processore programmabile, ma tante delle tecnologie introdotte negli ultimi cinquanta anni dall’azienda sono poi diventate standard, e Intel mette alla base della propria ‘creatività’ l’utilizzo di standard aperti per abilitare il mercato a poter sviluppare le soluzioni più adeguate”.
Fino a poco tempo fa il mondo ha polarizzato la produzione di chip solo in alcune aree geografiche, di recente se ne sono percepiti gli svantaggi per questo Pat Gelsinger, Ceo di Intel, “ha pensato di trasformare il mondo dei semiconduttori e di puntare su una più estesa distribuzione nella produzione”.
Da qui anche i passi avanti nella strategia Idm (Integrated Device Manufacturing) 2.0 che consente al produttore di determinati dispositivi di disporre di tutta la tecnologia per sviluppare il silicio con relative possibilità di ricerca e sviluppo. “Quindi da un network di fabbriche di proprietà per la produzione esclusiva per Intel, all’apertura al resto del mondo con investimenti importanti sia in Europa, sia negli Usa per la produzione delle tecnologie più avanzate, sì per Intel, ma anche per il resto dell’industria che ha accesso alle ultime tecnologie vicino a dove i prodotti vengono consumati, per accorciare la filiera”. Intel poi è posizionata in modo vantaggioso “non solo come produttore di dispositivi e semiconduttori – prosegue Toigo – è anche il primo contributor al mondo per linee di codice per Linux ed il mondo open source” e dispone di tecnologie di packaging innovative per ‘assemblare’ tecnologie diverse in un unico prodotto.
Entro il 2030, Intel riporterà all’interno dell’Unione Europea il 20% della produzione di semiconduttori, “obiettivo ambizioso e costoso, ma fondamentale per l’evoluzione dell’industria in generale”. Serve quindi formare anche le persone sulle nuove tecnologie – un ambito su cui investe in modo importante (ne parliamo più avanti) – e serve non dimenticare di sostenere lo sviluppo nel “rispetto per tutti, con obiettivi ambiziosi anche in questa direzione per una tecnologia responsabile, inclusiva, abilitante e sostenibile”.
“Tra gli obiettivi di Pat Gelsinger – spiega Toigo – la volontà di essere presenti in tutte le direzioni specifiche dello sviluppo Intel con la migliore offerta tecnologica possibile. Da qui la focalizzazione su 5 nodi tecnologici chiave da qui al 2024. Dalla tecnologia a 10 nanometri, fino allo sviluppo di Intel 7-4-3 ad avvicinarsi alla fisica dell’atomo con Intel 20A, anche per renderla più comprensibile ed a sottolineare l’evoluzione”.
Con Intel 4 e Intel 3, cambierà in particolare la modalità proprio di creazione dei ‘transistor’, da transistor “planari” su un unico livello, alla modalità RibbonFet e a Intel PowerVia come nuova tecnologia per veicolare l’alimentazione. Per il 2030, Intel promette 10mila miliardi di transistor su un unico chip.
Sono cinque i “super poteri” – così li definisce Toigo – a livello macro su cui Intel è focalizzata: certo l’ubiquitous computing, ma anche la connettività pervasiva, la cloud-to-edge- infrastructure, il sensing (riconoscimento di odori, suoni, voci, rumori) e ultimo ma non certo meno importante l’intelligenza artificiale.
Intelligenza artificiale e federated learning
Interessante a questo proposito l’esperienza raccontata in occasione dell’evento da Walter Riviera, AI Technical lead Emea di Intel.
Si sa come l’accessibilità dei dati rappresenti spesso un problema in campo medico a causa delle leggi locali e nazionali sulla privacy. Allo stesso tempo i sistemi di federated learning, un approccio basato su intelligenza artificiale (AI) con machine learning distribuito, possono aiutare le organizzazioni sanitarie e di ricerca internazionali a superare questi problemi. Finora, infatti, la condivisione di dati e ricerche mediche su grande scala è stata quasi impossibile da realizzare senza compromettere informazioni sensibili sulla salute dei pazienti.
L’hardware e il software di federated learning di Intel rispettano le normative sulla privacy preservando l’integrità e la sicurezza dei dati attraverso il confidential computing. Ad essere scambiati tra le diverse organizzazioni di ricerca non sono infatti i dati, ma solo i “modelli generati sulla base dei diversi set di dati”. Un passaggio chiave differenziante che è stato applicato dalla Perelman School of Medicine della University of Pennsylvania (Penn Medicine) con Intel per uno studio sulla base di un dataset globale proveniente da ben 71 organizzazioni dislocate nei cinque continenti, per migliorare le possibilità di rilevare i tumori al cervello. Il sistema decentralizzato utilizzato è basato sulla tecnologia di federated learning combinata a Intel Software Guard Extensions (Sgx), e consente di superare le barriere alla condivisione dei dati che tipicamente impediscono ai ricercatori di collaborare in progetti analoghi di ricerca sul cancro.
Nel dettaglio Penn Medicine e 71 enti medici e di ricerca internazionali hanno utilizzato l’hardware e il software di federated learning di Intel per migliorare il rilevamento delle forme rare di tumore. Lo hanno fatto sfruttando la piattaforma AI denominata Federated Tumor Segmentation (FeTS), utilizzata dai radiologi per determinare i confini di un tumore e identificare con maggiore precisione la “regione operabile”.
I radiologi, in particolare hanno annotato i dati rilevati utilizzando Open Federated Learning (OpenFL) che è un’infrastruttura open source che consente di istruire gli algoritmi di machine learning, a partire da 3,7 milioni di immagini provenienti da 6.314 pazienti malati nei 5 continenti. Il progetto open source OpenFL consente l’implementazione del federated learning su silos di dati reali, inserendoli nel software Intel Sgx. Si tratta ora di fornire una piattaforma di sviluppo continuo e incoraggiare la collaborazione attraverso la piattaforma FeTS e il toolkit open source OpenFL, entrambi disponibili su GitHub.
Intel Skills for Innovation
Se ne è accennato in apertura: la tecnologia – tanto più le tecnologie che fanno leva sui digital enabler come l’AI – non possono essere utilizzate per mettere a terra il potenziale dei progetti se mancano le competenze. E’ questo pure tra gli impegni di Intel, ed in particolare nel nostro Paese. Proprio in occasione di Experience Day, Paolo Canepa, Partner Sales account manager Emea Territories, annuncia l’avvio del programma Intel Skills for Innovation (Sfi) in Italia. Si tratta di un progetto, per ora pilota, che coinvolge però già cinque scuole italiane supportate nella realizzazione di un laboratorio dotato di tecnologie adeguate alle esigenze di una didattica innovativa. Le scuole sono inoltre coinvolte in una serie di workshop di formazione dedicati ai docenti, durante i quali sono offerte attività pratiche ed esperienze didattiche pronte all’uso.
In particolare il progetto base prevede la proposta di moduli di esperienze di apprendimento pre-progettate con livelli di complessità crescente, l’utilizzo della tecnologia per la soluzione di problemi reali con l’intento di suscitare interesse anche tramite attività pratiche. Il programma è adatto sia per la didattica in presenza, sia per la didattica ibrida e da remoto, con la piattaforma che comprende la suite Intel Sfi Professional Development.
E’ un corso di formazione per insegnanti di 80 ore che approfondisce le nuove modalità di insegnamento fornendo agli educatori le competenze necessarie per adattare la tecnologia in molteplici ambienti educativi. Il progetto prevede quattro fasi – pianificazione, sperimentazione, formazione, implementazione, per arrivare quindi ad adottare modelli di apprendimento basati su competenze e sostenuti dalla tecnologia in tutto il sistema educativo.
Nei cinque istituti scolastici partecipanti al progetto pilota, i laboratori didattici digitali sono stati realizzati con la collaborazione dei partner C2 Group, Campustore, Converge e MR Digital ed in parallelo hanno avuto luogo i workshop che hanno coinvolto circa 80 persone tra i dirigenti e i docenti delle scuole cui è stata presentata l’iniziativa. Essa coniuga tre impostazioni della forma mentis (abilità socio-emotive, design thinking, pensiero computazionale) e quattro competenze prioritarie (simulazione e modellazione, programmazione e coding, data science, intelligenza artificiale e machine learning); comprende le risorse necessarie per la realizzazione delle esperienze di apprendimento e propone le aree collaborative e i forum per condividere idee e approcci, con un portale di e-learning – Sviluppo Professionale – comprensivo di 80 ore di formazione sull’uso efficace della tecnologia in ambienti didattici fisici e virtuali.
© RIPRODUZIONE RISERVATA
