“Dato che i costi di espansione dell’IA salgono alle stelle, si aprono le porte a mercati basati su blockchain come Venice e Morpheus, dove le risorse di elaborazione distribuite possono essere condivise e monetizzate. Queste piattaforme offrono una soluzione decentralizzata incentrata sulla privacy in cui i dati degli utenti non vengono archiviati o utilizzati per addestrare i modelli di intelligenza artificiale”, spiega Jemma Green fu Forbes.
Tuttavia, per competere davvero con i sistemi centralizzati, questi modelli decentralizzati devono dimostrare di poter fornire output di alta qualità, non solo privacy.
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Sebbene alcuni affermino che l’intelligenza artificiale centralizzata sia di migliore qualità perché i dati degli utenti vengono utilizzati per addestrare i modelli più velocemente, l’intelligenza artificiale decentralizzata sta trovando modi per migliorare le prestazioni nell’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale utilizzando dati che non possono essere visualizzati in forma grezza.
Utilizzando tecniche di apprendimento federato, i modelli vengono addestrati su più dispositivi, anziché fornire dati direttamente ai server centrali. Ciò sfrutta le risorse computazionali locali, senza compromettere l’accuratezza e la privacy dei dati. Gli approcci di addestramento distribuiti utilizzano diverse fonti di dati, creando sistemi di intelligenza artificiale più robusti e scalabili.
Un’altra considerazione è che i modelli di intelligenza artificiale sono inclini a qualcosa chiamato overfitting, che è una situazione, un po’ controintuitiva, in cui con più dati il modello diventa meno accurato. Ciò non si è ancora verificato, ma troppi dati non sono sempre la cosa migliore.
Progetti blockchain come Acurast forniscono un calcolo decentralizzato che può supportare l’intelligenza artificiale decentralizzata e altri casi d’uso. Hanno creato un protocollo che ricicla i dispositivi mobili, che possono essere utilizzati per l’archiviazione e per le attività di elaborazione dell’intelligenza artificiale.
Sfruttando questa vasta rete distribuita di dispositivi mobili, la soluzione non solo attinge a una risorsa di elaborazione più efficiente dal punto di vista energetico che non richiede i sistemi di raffreddamento necessari nei data center, ma democratizza anche l’accesso alla potenza di elaborazione. Hanno già più di 10.000 dispositivi nella loro rete e 3.500 utenti per entrambi gli archivi e calcolo.
Questi approcci aumentano significativamente l’accesso al calcolo a basso costo onshore, il che può essere particolarmente rilevante nei paesi meno sviluppati in cui l’infrastruttura per i data center tradizionali potrebbe essere carente o proibitivamente costosa.
Fornisce inoltre sovranità e privacy sui dati, che quando forniti da aziende cloud tradizionali possono essere contestati dalla legislazione sulla sorveglianza nel paese di origine del fornitore cloud, come l’US Patriot Act, anche quando il data center è in situ nel paese di un cliente.
Riutilizzando questi dispositivi inattivi, questo approccio contribuisce a un consumo energetico inferiore di elaborazione, riducendo l’impatto ambientale delle operazioni di intelligenza artificiale e ampliando al contempo la portata dei vantaggi tecnologici a aree geografiche che altrimenti potrebbero essere escluse.
È anche facile tenere traccia di quanta energia utilizza ogni dispositivo, quindi capire cosa compensare, se gli utenti lo desiderano, è molto semplice e l’importo da compensare è molto inferiore rispetto al cloud computing.
Questo esemplifica come soluzioni innovative combinate con la privacy e l’efficienza dei costi offerte dall’infrastruttura fisica decentralizzata, o DEPIN, e dalle blockchain possano soddisfare sia la crescente domanda di potenza di calcolo, sia la necessità di privacy e un accesso più equo alla tecnologia a un prezzo ragionevole.
Avere più offerte di calcolo locale per l’IA, che sono più efficienti dal punto di vista energetico, potrebbe fornire un percorso più duraturo per la crescita dell’IA, senza i voltafaccia visti dai giganti della tecnologia. Il tempo e la qualità delle alternative lo diranno”
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