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Uno dei concetti matematici più importanti alla base del machine learning e dell’AI sono i tensori. Fino ad ora il loro utilizzo è stato abbastanza limitato, a causa della mancanza di una libreria per l’accelerazione hardware per questo tipo di algoritmi. Ma le cose sono destinate a cambiare, grazie alla nuova libreria TensorNetwork rilasciata da Google in maniera totalmente open-source.

TensorNetwork by Google

La nuova libreria nasce dalla collaborazione tra la divisione AI dell’azienda di Mountain View e il Perimeter Institute di Fisica Teorica. È stata progettata per migliore l’efficienza dei calcoli tensoriali, grazie ad un architettura di fondo di Google che supporta anche l’utilizzo di schede grafiche dedicate. I primi test hanno mostrato come il nuovo framework sia in grado di accelerare fino a 100 volte la potenza di calcolo rispetto ad un sistema tradizionale.

Una delle speranze di Google è che questa libreria venga utilizzata dai ricercatori in vari ambiti, tra cui anche lo studio della meccanica quantistica, dove le reti tensoriali aiutano ad approssimare gli stati quantici. “Le reti tensoriali permettono di concentrarsi sugli stati quantici più rilevanti per i problemi reali -ovvero gli stati a bassa energia- ignorando gli stati che invece non sono rilevanti” hanno scritto l’ingegnere ricercatore di Google AI Chase Roberts e lo scienziato ricercatore Stefan LeichenauerCon la comunità open source, saremo in grado di aggiungere sempre più features a TensorNetwork. Speriamo che questa libreria diventi uno strumento prezioso per i fisici e gli esperti di machine learning“.

Se siete interessati ad approfondire l’argomento, vi lasciamo il link  alla news ufficiale condivisa dal blog di Google AI.


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Giovanni Natalini

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Ingegnere Elettronico prestato a tempo indeterminato alla comunicazione. Mi entusiasmo facilmente e mi interessa un po' di tutto: scienza, tecnologia, ma anche fumetti, podcast, meme, Youtube e videogiochi.