AI compressa, l’Europa come polo della rivoluzione quantistica: 4 verità secondo Multiverse Computing

LLM compressi, prestazioni intatte: dall’automazione industriale alla sanità, passando per la difesa, l’intelligenza artificiale quantum-inspired apre nuovi scenari per sovranità tecnologica, efficienza energetica e applicazioni decentralizzate

L’intelligenza artificiale sta diventando una componente centrale della trasformazione industriale nei mercati globali. In Europa, la sua integrazione in settori come la manifattura, la sanità e la difesa riflette sia un’ambizione tecnologica sia una necessità strategica. La rapida espansione dell’AI, in particolare attraverso i Large Language Models (LLM), solleva però preoccupazioni urgenti legate al consumo energetico, alla dipendenza dalle infrastrutture e al controllo dei dati sensibili.

Per rispondere a queste sfide, sta emergendo una nuova generazione di tecniche di compressione ispirate alla meccanica quantistica. Questi metodi consentono di ridurre significativamente la dimensione dei modelli e i requisiti energetici, mantenendo al contempo intatta la qualità delle prestazioni. L’AI diventa così più accessibile, sicura ed efficiente, anche in ambienti decentralizzati. Per il vecchio Continente, rappresentano un’opportunità strategica per coniugare sovranità, sostenibilità e innovazione.

Con queste premesse, Multiverse Computing, leader a livello globale nella compressione di modelli di intelligenza artificiale quantum-inspired, svela quattro verità sull’AI compressa.

1. I LLM possono essere drasticamente ridotti senza perdere precisione

Le tecniche di compressione di nuova generazione sfruttano le reti tensoriali ispirate alla meccanica quantistica, che ristrutturano le reti neurali alla loro radice, decomponendo grandi matrici in componenti più piccole e interconnesse. Combinato con tecniche di quantizzazione, questo approccio riduce il numero di parametri preservando le correlazioni essenziali all’interno dei dati. Rispetto a metodi tradizionali come il pruning e la quantizzazione, che possono compromettere la precisione in applicazioni sensibili, la compressione tramite reti tensoriali mantiene la piena capacità operativa del modello. In pratica, questo porta a riduzioni della dimensione del modello fino al 95%, velocità di inferenza migliorata e compatibilità con un’ampia gamma di server ad alte prestazioni e dispositivi edge.

2. La compressione apre nuovi scenari applicativi, prima impensabili

La possibilità di comprimere i modelli consente il passaggio dall’AI basata su cloud al calcolo edge, sbloccando un’ampia gamma di applicazioni. Ad esempio, nel settore della difesa, droni e sistemi embedded possono eseguire analisi in tempo reale in ambienti disconnessi, garantendo sicurezza tattica. In ambito automotive, il supporto alla navigazione e diagnostica può essere portato direttamente a bordo, indipendentemente dai servizi cloud. L’elettronica di consumo beneficia di funzionalità AI offline, migliorando la privacy e l’usabilità. Nell’automazione industriale, i modelli compressi permettono monitoraggio in tempo reale e manutenzione predittiva in loco, senza inviare dati sensibili all’esterno. In contesti sanitari, è possibile eseguire diagnosi all’interno della struttura ospedaliera, attraverso tablet, workstation o data center privati, preservando la privacy dei pazienti e rispettando i requisiti normativi. Insomma, anche le realtà con infrastrutture limitate possono ora accedere a un’AI compatta, efficiente e indipendente dalla GPU.

3. L’AI compressa offre una risposta concreta alle sfide ambientali ed energetiche

I modelli compressi possono ridurre il consumo energetico fino al 50%, offrendo al contempo il doppio della velocità di risposta. Questo si traduce in risparmi significativi e in un ecosistema AI più sostenibile. Riducendo il numero di operazioni per inferenza, queste tecniche consentono di contenere le emissioni, oltre che il costo totale di proprietà, senza compromettere le prestazioni. Nel settore manifatturiero, ad esempio, i modelli AI compressi hanno abilitato decisioni localizzate in robotica e controllo qualità, riducendo l’uso di energia e migliorando la reattività del sistema. All’interno dell’Unione Europea, queste tecnologie supportano la conformità alle normative ambientali e alle strategie Green IT, rafforzando al contempo la competitività industriale.

4. L’Europa deve trasformare la leadership scientifica in leadership industriale

Nonostante le solide radici accademiche nella meccanica quantistica e nell’intelligenza artificiale, l’Europa deve affrontare il divario tra ricerca e applicazione industriale – al fine di garantire la competitività industriale. Una delle principali sfide per le startup deeptech è assicurarsi flussi di entrate stabili che dimostrino la validità commerciale delle loro soluzioni. I programmi pubblici spesso supportano infatti la R&S nelle fasi iniziali, ma trascurano la commercializzazione. In questo scenario, iniziative come il Quantum Program a Gipuzkoa, in Spagna, offrono un modello virtuoso: finanziando collaborazioni tra startup e attori industriali consolidati, il programma facilita applicazioni reali e aiuta a generare entrate ricorrenti. Questo modello rafforza il legame tra innovazione e adozione sul mercato, e potrebbe essere replicato su scala più ampia per rafforzare la posizione dell’Europa nelle tecnologie strategiche.

“L’intelligenza artificiale compressa non è solo una svolta tecnologica: è una leva strategica per rendere l’AI più democratica, sostenibile e sovrana. In Europa abbiamo le competenze scientifiche per guidare questa rivoluzione. Ora è il momento di trasformarle in impatto industriale concreto” commenta Román Orús, Cofounder e Chief Scientific Officer di Multiverse Computing.