Singapore cerca di potenziare l’intelligenza artificiale con piani per l’informatica quantistica e i data center
Una combinazione di investimenti in contanti e standard globali per i test LLM potrebbe aiutare Singapore a lasciare il segno nel campo dell’intelligenza artificiale.
Singapore sta cercando di ritagliarsi un’impronta globale nel campo dell’intelligenza artificiale (AI) con il rilascio di standard internazionali per i test LLM (Large Language Model) e investimenti nell’informatica quantistica e nella nuova capacità dei data center.
La tecnologia quantistica ha il potenziale per sbloccare nuovo valore, laddove è possibile sfruttare capacità di elaborazione più elevate in aree come la simulazione di molecole complesse per la scoperta di farmaci, ha affermato il vice primo ministro Heng Swee Keat al vertice Asia Tech x Singapore 2024 della scorsa settimana.
Ha aggiunto che l’informatica quantistica può anche avere sinergie con l’intelligenza artificiale, ad esempio, migliorando l’efficienza dello sviluppo e della formazione di modelli di intelligenza artificiale avanzati. Questo sviluppo, a sua volta, può guidare ulteriormente le innovazioni nel deep learning, nell’elaborazione del linguaggio naturale e nella visione artificiale.
Tuttavia, ci sono ancora sfide da risolvere nel settore quantistico, compresi i requisiti per il raffreddamento criogenico e la correzione degli errori, ha affermato Heng. Ha osservato che i ricercatori di tutto il mondo stanno valutando diversi approcci per raggiungere la scalabilità e consentire al calcolo quantistico di essere commercialmente fattibile.
Singapore vuole affrontare queste sfide con la sua strategia quantistica nazionale, abbinata a quasi 300 milioni di dollari di Singapore (221,99 milioni di dollari) di investimenti. Questa liquidità si aggiunge a un precedente impegno di 96,6 milioni di dollari di Singapore annunciato nel 2022. Il nuovo investimento è destinato per cinque anni, fino al 2030, per rafforzare la posizione del Paese come hub leader nello sviluppo e nell'implementazione delle tecnologie quantistiche, ha affermato Heng.
Questa tabella di marcia si concentra su quattro aree, tra cui iniziative nella ricerca quantistica, come le comunicazioni e la sicurezza quantistica e i processori quantistici, e un programma di borse di studio per produrre 100 dottorandi e 100 laureati di livello master nei prossimi cinque anni, ha affermato.
Sono in corso sforzi affinché Singapore sviluppi capacità nella progettazione e nello sviluppo di processori quantistici. Questo lavoro comprenderà la ricerca sulle tecnologie qubit, tra cui reti fotoniche, atomi neutri e circuiti superconduttori.
ZDNET comprende che l'obiettivo di Singapore è quello di avere il primo prototipo pronto nei prossimi tre anni e di aumentare la produzione in cinque anni.
Nel 2022 il governo ha presentato un'iniziativa triennale per costruire una rete sicura quantistica che spera possa mostrare la "connettività critto-agile" e facilitare le sperimentazioni con organizzazioni pubbliche e private. L’iniziativa comprende anche un laboratorio di sicurezza quantistica per la ricerca sulle vulnerabilità.
Gettare le basi per data center verdi
La scorsa settimana Singapore ha anche lanciato la sua tabella di marcia per i data center verdi per tracciare la “sostenibilità digitale e tracciare percorsi di crescita verde” per tali strutture, supportando l’intelligenza artificiale e gli sviluppi informatici.
Il paese ha oltre 1,4 gigawatt di capacità di data center e ospita più di 70 data center cloud, aziendali e di co-ubicazione.
Singapore punta ad aggiungere almeno 300 megawatt di capacità aggiuntiva ai data center "nel breve termine" e altri 200 megawatt attraverso l'implementazione di energia verde, ha affermato durante il vertice Janil Puthucheary, ministro senior del Ministero delle comunicazioni e dell'informazione.
Verranno compiuti sforzi per migliorare l'efficienza sia attraverso l'hardware che attraverso il software, ha affermato Puthucheary, indicando tecnologie che massimizzano l'efficienza e la capacità energetica e strumenti software ecologici.
Ha aggiunto che migliorare l’efficienza dei data center significa anche rendere più ecologico il software, in modo da ridurre le emissioni di carbonio delle applicazioni.
Ha affermato che l’attenzione sarà posta sui data center per accelerare il loro utilizzo di energia verde, con il governo che offre supporto tramite sovvenzioni e incentivi per passare ad apparecchiature IT ad alta efficienza energetica. Inoltre, la Infocomm Media Development Authority (IMDA) collaborerà con PUB per aiutare i data center a spingere l'efficacia dell'utilizzo dell'acqua (WUE) a 2,0 metri cubi o meno per megawattora, rispetto alla WUE mediana del 2021 di 2,2 metri cubi.
IMDA svilupperà standard e certificazioni congiuntamente con i partner del settore per guidare lo sviluppo e il funzionamento di data center con efficienza di utilizzo dell'energia (PUE) pari o inferiore a 1,3.
Inoltre, il marchio verde BCA-IMDA per i data center verrà aggiornato entro la fine dell'anno per innalzare gli standard di efficienza energetica nei data center. IMDA introdurrà inoltre standard per l’efficienza energetica delle apparecchiature IT e il raffreddamento a liquido entro il 2025, per favorire l’adozione di queste tecnologie a Singapore.
La tabella di marcia ecologica del data center delinea i piani per ridurre il consumo energetico per il raffreddamento dell'aria aumentando le temperature operative tramite la metodologia DC tropicale di IMDA.
Secondo l’agenzia governativa, i data center possono ottenere un risparmio energetico dal 2% al 5% per ogni aumento di 1°C della temperatura operativa.
Ha inoltre sottolineato che le simulazioni hanno rilevato che i data center esistenti possono ottenere una riduzione del 50% del consumo energetico delle infrastrutture di supporto, con retrofit e aggiornamenti efficienti dal punto di vista energetico per le apparecchiature chiave, come impianti di refrigerazione e gruppi di continuità.
"Il nostro obiettivo è migliorare tutti i data center di Singapore per raggiungere un PUE inferiore a 1,3 con un carico IT del 100% nei prossimi 10 anni", ha affermato IMDA. "Ciò dà ai data center esistenti tempo sufficiente per pianificare gli aggiornamenti."
Si stima che l’industria tecnologica oggi emetta tra l’1,5% e il 4% delle emissioni globali di gas serra, ha osservato Heng, e si prevede che questa cifra aumenterà man mano che l’uso dell’intelligenza artificiale si espande insieme alla necessità di archiviazione ed elaborazione dei dati.
Ha affermato che le tecnologie che guidano l’economia digitale del Paese, come il cloud e l’intelligenza artificiale, alimentano la domanda di computer potenti e ad alta intensità energetica.
"I data center sono al centro di tali attività e richiedono grandi quantità di energia per l'elaborazione e il raffreddamento. Rendere più verdi le ICT, in particolare i data center, è quindi cruciale in un mondo digitale e con vincoli di carbonio", ha affermato.
"È necessario bilanciare i benefici economici e sociali delle applicazioni digitali con gli effetti ambientali delle emissioni risultanti", ha affermato, sottolineando che Singapore si è impegnata a raggiungere un obiettivo di zero emissioni entro il 2050.
"La tabella di marcia [dei data center verdi] definisce le fonti energetiche a basse emissioni di carbonio che i data center possono esplorare, tra cui la bioenergia, le celle a combustibile con cattura del carbonio, l'idrogeno a basse emissioni di carbonio e l'ammoniaca, per cominciare", ha spiegato Puthucheary. "Accogliamo con favore le proposte del settore per ampliare i confini nella realizzazione di questi percorsi a Singapore."
Definizione degli standard di test globali per i modelli di intelligenza artificiale
Nel frattempo, il Paese vuole aprire la strada rilasciando standard per i test LLM (Large Language Model), sviluppati attraverso partnership con organizzazioni globali come MLCommons, IBM e Singtel.
Soprannominato Project Moonshot, lo strumento di test LLM fornisce benchmarking, red-teaming e linee di base di test per aiutare gli sviluppatori e le organizzazioni a mitigare i rischi associati alla distribuzione LLM.
Gli LLM senza guardrail possono rafforzare i pregiudizi e creare contenuti dannosi, con conseguenze indesiderate. "L'IMDA sta cercando di stabilire dei guardrail per gestire i rischi, consentendo allo stesso tempo spazio per l'innovazione", ha affermato l'agenzia governativa.
"È importante adottare un approccio agile, basato su test e iterazioni, per affrontare i principali rischi nello sviluppo e nell'utilizzo del modello. Project Moonshot fornisce risultati intuitivi, quindi i test svelano la qualità e la sicurezza di un modello o di un'applicazione in modo facilmente comprensibile, anche per un utente non tecnico."
Lo strumento di test fornisce un sistema di punteggio a cinque livelli in cui ciascun foglio di punteggio completato posizionerà la domanda su una scala. I limiti di voto possono essere determinati dall'autore di ciascuna di queste schede di punteggio.
AI Verify Foundation e MLCommons hanno sviluppato congiuntamente i test dei benchmark LLM. Quest'ultimo è un consorzio di ingegneria aperta supportato da Qualcomm, Google, Intel e NVIDIA e riconosciuto dal National Institute of Science and Technology degli Stati Uniti nell'ambito del suo AI Safety Consortium. AI Verify Foundation è la fondazione no-profit di Singapore che si concentra sullo sviluppo di strumenti di test dell'intelligenza artificiale.
Project Moonshot è attualmente disponibile come beta aperta.
IMDA ha affermato che sta lavorando con aziende come Anthropic per sviluppare una guida pratica al red-teaming multilingue e multiculturale per i LLM. Il rilascio della guida è previsto entro la fine dell'anno per un uso globale.