HPC4AI, l’intelligenza artificiale che guarda al futuro

“Il laboratorio HPC4AI@UniTO nasce nel 2018 all’interno del progetto HPC4AI, un’iniziativa congiunta tra l’Università di Torino e il Politecnico di Torino volta alla realizzazione di una federazione di infrastrutture di calcolo ad alte prestazioni per scopi di ricerca finalizzate ad applicazioni per l’analisi dei dati, sia nell’ambito dell’intelligenza artificiale che dei big data. Il progetto, coordinato dalla nostra Università, è stato finanziato con 4.5 milioni di euro nel 2018 grazie al bando competitivo grandi infrastrutture EU POR-FESR 2014-2020 e con il cofinanziamento dei due Atenei. Un bando al quale ci siamo classificati primi, sia per l’alto livello di innovazione che per il piano di sostenibilità che caratterizzava e che caratterizza ancora oggi il nostro progetto”. A parlare è Marco Aldinucci, professore ordinario di Computer Science dell’Università di Torino e fondatore del centro HPC4AI, laboratorio ‘open access’ in cui ricercatori, studenti e imprese possono sperimentare la progettazione e l’uso di sistemi di calcolo innovativi.

Con quale missione è nato il progetto HPC4AI?

Il primo obiettivo di HPC4AI era legato alla ricerca: nel caso dell’Università di Torino, la nostra missione era realizzare un data center funzionale allo sviluppo di applicazioni nuove di intelligenza artificiale, in grado di anticipare i trend su questo fronte in un contesto di laboratorio e con un’infrastruttura all’avanguardia, che oggi conta 11.000 core e 120 GPU. Il secondo scopo era quello di insegnare ai nostri studenti e ai nostri ricercatori il valore di queste soluzioni, nella consapevolezza che l’area delle tecnologie abilitanti l’intelligenza artificiale vede una richiesta fortissima di specialisti da parte del mercato e pochissime persone pronte a operarvi.

Quale valore riuscite a portare sul fronte delle competenze?

Il nostro valore differenziante è la capacità di guardare al futuro con anni d’anticipo nello sviluppo di queste tecnologie. HPC4AI è un laboratorio che ha fatto e sta facendo scuola e che in soli due anni ha richiamato l’interesse di Università e di multinazionali operanti in molteplici settori. Il data center di HPC4AI, inoltre, è stato realizzato completamente dall’Università di Torino con il supporto di Euroimpianti e Vertiv che hanno operato seguendo le nostre specifiche in tutte le fasi di progettazione dell’infrastruttura.

Quali erano queste specifiche?

Prima fra tutte, il data center doveva operare in mezzo a noi, al centro del nostro Dipartimento di Informatica, chiuso in una teca di vetro, in un ‘paesaggio elettronico’ ispirato al progetto che Ettore Sottsass realizzò per i calcolatori Olivetti serie Elea e che valse all’architetto il ‘Compasso d’oro’ nel 1959. Il motivo? Volevamo far capire agli studenti che il cloud ‘è in qualche posto’ e in quel posto opera in un certo modo e con determinate componenti. Non solo. Uno dei principali requisiti era che il data center fosse silenzioso e totalmente green. In questo senso, Euroimpianti e Vertiv hanno fatto un lavoro eccellente rispondendo alla nostra richiesta di efficienza energetica sul cooling del 95%. Infine, volevamo che fosse completamente reliable: l’infrastruttura è classificata Tier III, il che significa che di tutte le sue componenti vi sono almeno due copie che ne garantiscono alta affidabilità e continuità operativa. Il data center è in grado di supportare fino a 250kW di apparecchiature ICT organizzate in 16 armadi da almeno 20kVA e di ospitare anche server ad alta densità da 1,5 kW per unità.

Secondo la vostra esperienza, quali sono le principali sfide di cui tenere conto oggi nello sviluppo di progetti di AI?

La prima sfida è la convergenza tra High Performance Computing (HPC) e intelligenza artificiale. L’intelligenza artificiale di oggi necessita di tanta potenza di calcolo, ma i sistemi di HPC sviluppati negli anni non sono stati progettati per applicazioni come l’AI. Parliamo di due aree lontane, che si stanno avvicinando ma ‘il cui matrimonio ancora deve essere celebrato’. La seconda sfida riguarda l’investimento sul codice legato al lock-in tecnologico, che è necessario superare: nel momento in cui un’azienda decide di utilizzare delle soluzioni già pronte per l’AI offerte da un determinato provider, quali costi è chiamato ad affrontare in termini di investimento sul codice per abilitarne l’eventuale transizione verso un’altra piattaforma? Nello sviluppo di progetti di AI ritengo fondamentale per tutte le organizzazioni un cambio totale di approccio, tenuto conto che affidarsi solo e unicamente a un determinato provider non consente alle aziende di prendere il meglio che il mercato propone e guardare oltre. HPC4AI, in qualità di open access hub, ha scelto di adottare una strategia opposta: grazie alla nostra piattaforma cloud Portable Secure Tenant, diamo la possibilità alle imprese di progettare soluzioni di AI sfruttando le nostre risorse di calcolo, ma facendo in modo che queste siano facilmente portabili su altre piattaforme mantenendone sempre le prestazioni e l’integrità dei dati. Anche in questo senso, siamo innovativi, e lo siamo anche nel vincere la terza sfida che vedo nello sviluppo di soluzioni di AI, cioè quella della privacy. HPC4AI è specializzata nell’ambito del Federated Learning, tecnica di apprendimento che in ogni progetto ci consente di estrarre informazioni dai dati mantenendone sempre la privacy. Un approccio differenziante capace di rispondere anche a quel requisito di sovranità digitale che a mio parere deve accompagnare la realizzazione di tutti i progetti di AI nel nostro Paese. La quarta sfida, infine, è rendere le soluzioni abilitanti l’intelligenza artificiale accessibili e facili da usare.

Quali sono i risultati più significativi raggiunti da HPC4AI?

A fronte di un investimento di 4.5 milioni di euro, nei primi due anni di attività HPC4AI ha partecipato a progetti di ricerca finanziati dalla comunità europea per un valore totale di oltre 150 milioni di euro. Il nostro laboratorio è un moltiplicatore di valore. Non solo. In questi anni abbiamo sviluppato soluzioni altamente innovative, come Streamflow, il nostro workflow manager progettato specificamente per sistemi ibridi cloud-HPC, e disponiamo di un sistema di laboratorio denominato Jupiter-as-a-Service che attraverso un’interfaccia web fornisce in modo semplice ai ricercatori l’accesso ai sistemi di training per l’intelligenza artificiale.
I nostri progetti da sempre pongono una forte attenzione anche all’ambito sanitario; un’area sfidante nella quale durante la pandemia abbiamo realizzato una soluzione di AI in grado di riconoscere la polmonite da Covid-19 sin dall’inizio insieme a un sistema che è in grado di prevedere la possibilità del sorgere di infarti ben nove volte su dieci. Una soluzione apprezzata dalla comunità scientifica e che è stata oggetto di un approfondimento anche sulla prestigiosa rivista The Lancet.

Quali sono gli obiettivi per il futuro?

Il progetto HPC4AI – oggi coordinato dal professor Marco Beccuti e dal dottor Sergio Rabellino – è fuori dal mercato ‘business as usual’, ma a fronte di un accordo di ricerca dà la possibilità alle imprese di utilizzare le risorse di calcolo del proprio data center per la realizzazione di progetti di AI innovativi. Il nostro laboratorio, che ha già stretto accordi con realtà come Rai e Cerved Group, ha tutti i requisiti per fornire un importante contributo al sistema Paese in questo ambito. In tal senso, è nostra intenzione essere protagonisti del nuovo Centro Nazionale ‘HPC, Big Data e Quantum Computing’ finanziato dal PNRR che realizzerà SWI (SoftWare & Integration), un living lab che ingloberà HPC4AI e che nasce con lo scopo di abilitare le grandi industrie che parteciperanno al centro – tra le quali Eni, Intesa Sanpaolo, Unipol, Leonardo, Autostrade per l’Italia, Fincantieri, Thales Alenia Space ed Engineering – all’innovazione di prodotto mediante metodi di convergenza fra HPC e AI. Obiettivo: far crescere le competenze di studenti, ricercatori e imprese nell’utilizzo e nello sviluppo di tecnologie abilitanti l’intelligenza artificiale.