Intelligenza Artificiale
Corsa verso l’AI atomica: anche Google alimenterà i data center con sette piccoli reattori nucleari
Un altro colosso dell’informatica si avvicina all’energia atomica. Il 14 ottobre Google ha firmato un contratto con Kairos Power per costruire sette reattori nucleari Small Modular Reactors (SMR), scrive il Wall Street Journal.
Il primo reattore dovrebbe essere operativo entro il 2030 e gli altri entro il 2035, ma non è stato rivelato se le centrali elettriche saranno tutte nella stessa struttura o in diverse località.
Questo è considerato tra i primi accordi di questo tipo al mondo per costruire una flotta di centrali elettriche e l’obiettivo è di fornire a Google un totale di 500 megawatt di energia.
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L’accordo necessita ancora dell’approvazione normativa, ma Kairos ha già ottenuto i permessi per il suo impianto dimostrativo nel Tennessee, che dovrebbe essere operativo nel 2027.
Il contratto dimostra fiducia in un sistema energetico costruito in una fabbrica per l’assemblaggio altrove. Ordinando diversi SMR, si ottiene un’economia di scala che riduce i costi rispetto all’acquisto di un solo impianto.
Il design di Kairos utilizza sali di fluoruro fusi come refrigerante al posto dell’acqua come negli impianti nucleari tradizionali. In una struttura di sviluppo ad Albuquerque, nel New Mexico, Kairos sta testando l’assemblaggio e le operazioni dei nuovi impianti, l’affidabilità dei componenti e persino la catena di fornitura necessaria per mantenere gli impianti in funzione.
La domanda di energia negli Stati Uniti sta esplodendo a causa di nuovi data center, Intelligenza Artificiale, cloud storage e veicoli elettrici. Attualmente l’energia nucleare fornisce circa il 20% della domanda elettrica degli Stati Uniti e questa cifra è stagnante da decenni.
La corsa all’energia nucleare di Google segue quella dell’altro colosso dell’informatica mondiale, Microsoft, come rivelato pochi giorni fa.
Come riportato da Renovatio 21, la multinazionale di Bill Gates sarebbe dietro l’inaspettata riapertura della centrale atomica di Three Miles Island, il luogo del peggior incidente ad un reattore nella storia degli Stati Uniti, che sembrava essere stata chiusa definitivamente nel 2019.
Non è chiaro se si tratterà in pratica di un reattore di fatto privato di Microsoft, e non è stato dichiarato nemmeno perché Microsoft ne abbia bisogno – a meno che non si ipotizzi una escalation nell’uso di elettricità dovuto a nuovo super-impianti informatici di Intelligenza Artificiale, che sono in genere estremamente energivori.
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Come riportato da Renovatio 21, Microsoft con OpenAI starebbero preparando segretamente un supercomputer che prevede un investimento di 100 miliardi di dollari per addestrare l’AI avanzata.
Nell’enantiodromia tra i titani tecnologici verso la supermacchina pensante definitiva, deve essere stato compreso dalle parti che l’egemonia AI non sarà possibile senza poter essere alimentata costantemente dalla forma più potente di energia a disposizione, il nucleare.
Pensiamo, a questo punto, quanto l’Italia e l’Europa dei «comuni denuclearizzati» resterà indietro, sottomessa nel mondo del futuro prossimo non solo agli USA ma pure alla loro Intelligenza Artificiale.
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Intelligenza Artificiale
AI identifica dove si nascondono gli esopianeti che potrebbero ospitare la vita
Alcuni ricercatori svizzeri hanno sviluppato un modello di intelligenza artificiale per scoprire mondi potenzialmente abitabili. Lo riporta Futurism.
Come dettagliato in uno studio pubblicato sulla rivista Astronomy and & Astrophysics, l’algoritmo di apprendimento automatico ha identificato quarantaquattro sistemi stellari che potrebbero ospitare esopianeti simili alla Terra.
Non ci sono conferme certe sull’esistenza di pianeti simili alla Terra, ma la strada agli astronomi per studiare queste regioni stellari è oramai tracciata. Nelle simulazioni, il modello ha raggiunto un valore di precisione impressionante, fino a 0,99, il che significa che il 99% dei sistemi identificati possiede almeno un pianeta simile alla Terra.
«È uno dei pochi modelli al mondo con questo livello di complessità e profondità, che consente studi predittivi come il nostro», ha dichiarato il coautore Dr. Yann Alibert, condirettore del Centro per lo Spazio e l’Abitabilità dell’Università di Berna, citato da Forbes. «Questo rappresenta un passo significativo nella ricerca di pianeti con condizioni favorevoli alla vita e, in definitiva, nella ricerca della vita nell’universo».
Gli esopianeti sono notoriamente difficili da individuare, perché sono minuscoli rispetto alle stelle e producono poca luce propria. Finora, gli scienziati hanno confermato l’esistenza di poco più di 5.800 pianeti al di fuori del nostro sistema solare, e i dati che abbiamo sulla maggior parte di essi sono scarsi.
Ciò non fornisce molto materiale su cui addestrare un algoritmo di ricerca di pattern – che richiede enormi insiemi di dati – ma gli astronomi hanno alimentato il loro modello con sistemi planetari sintetici generati con il Modello di Berna per la Formazione e l’Evoluzione dei Pianeti, che simula in modo esaustivo lo sviluppo di pianeti ipotetici fin dalla loro origine da un disco protoplanetario.
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«Il modello di Berna è uno dei pochi modelli al mondo che offre una tale ricchezza di processi fisici interconnessi e consente di realizzare uno studio come quello attuale», ha affermato Alibert in una dichiarazione relativa alla ricerca.
Durante questi test, i ricercatori hanno stabilito che il modello di intelligenza artificiale ha rivelato che gli indicatori più significativi di un pianeta simile alla Terra potrebbero essere individuati nel pianeta più interno rilevabile del sistema, in particolare nella sua massa e nel suo periodo orbitale.
A partire da questi dati, il team ha applicato l’algoritmo di apprendimento automatico a un campione di quasi 1.600 sistemi con almeno un pianeta conosciuto e una stella di tipo G, K o M, dove le stelle di tipo G sono simili al Sole e le restanti due classificazioni descrivono stelle più piccole e fredde. Ciò ha rivelato che quasi una quarantina di questi sistemi probabilmente ospitano un mondo simile alla Terra.
Ma il modello non è infallibile. Non ha riprodotto alcune caratteristiche dei sistemi stellari osservate dagli astronomi, come la forte correlazione tra le cosiddette Super Terre e i Giove freddi, che spesso appaiono insieme attorno a stelle simili al Sole. Inoltre, i pianeti sintetici tendono a trovarsi più vicini alle loro stelle rispetto a quelli reali.
La ricerca è in continuo movimento e in continua esplorazione e solo il tempo, forse non ancora quantificabile, potrà darci risposte più precise alla nostre domande e alle tante incognite che nasconde l’universo.
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