L'intelligenza Artificiale (AI) del futuro dovrà essere in grado di replicare sistemi di apprendimento di tipo biologico (lifelong learning), così da essere flessibile ed efficiente. Ma anche sostenibile da un punto di vista ambientale: infatti ad oggi tutte le volte che nel processo di apprendimento si devono introdurre nuove condizioni il sistema deve essere aggiornato da zero, con altissimi costi economici (consumo di energia) e conseguentemente ambientali (emissioni di CO2).
Il seminario illustrerà come il passaggio a processi di apprendimento di tipo biologico renderà l'utilizzo dell AI più sostenibile.
Sebbene non comune nel panorama dei seminari normalmente offerti nel Dipartimento di Scienze della Terra, l'argomento è di interesse trasversale e può toccare campi diversi delle Geoscienze e delle Scienze Ambientali (Big Data, Machine Learning, CO2 monitoring).
Tutti gli studenti ed i docenti sono inviati.

Vincenzo Lomonaco è ricercatore presso il Dipartimento di Informatica di UNIPI, e si occupa di Continual Learning. Fa parte di un gruppo di ricercatori coordinati dal Neuromorphic AI Lab della University of Texas (San Antonio). Per l'argomento del seminario si può prendere come riferimento una delle sue ultime pubblicazioni:
Kudithipudi, D., Daram, A., Zyarah, A.M. et al. 2023. Design principles for lifelong learning AI accelerators. Nature Electronics, https://doi.org/10.1038/s41928-023-01054-3