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Una nuova tecnologia aiuta i soldati ad apprendere 13 volte più velocemente

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Enormi passi avanti nel campo dell’intelligenza artificiale (AI)

Secondo un articolo di Phys.org, i ricercatori del U.S. Army Research Laboratory (ARL) hanno realizzato un dispositivo (FPGA) che può aiutare le truppe a imparare più di 13 volte più velocemente. Questo verrà inserito nei veicoli da combattimento terrestri, con lo scopo di aiutare ad individuare indizi importanti, riconoscere situazioni in via di cambiamento e trovare soluzioni ai problemi in tempi record.

I ricercatori del U.S. Army Research Laboratory (ARL) hanno usato un hardware economico e portabile, per realizzare l’avanzato Field Programmable Gate Array (FPGA). Grazie alla tecnologia per l’apprendimento automatico di cui è fatto, il FPGA impara 13,3 volte più velocemente di un computer normale e chiede solo 13,8 watt.

Il dispositivo servirebbe anche a preservare la vita dei soldati, evitando alcuni pericoli: potrebbe sorvegliare veicoli sospetti, scovare esplosivi e dare l’allarme. Potrebbe persino fornire immagini aeree di un campo di battaglia, mappando le zone pericolose.

Lo studio è stato realizzato in collaborazione con l’ ARL’s West Coast open campus e rientra in un gruppo di ricerche più ampio, dedicato allo sviluppo di nuovi sistemi di apprendimento automatico a partire da computer economici e la sua applicazione, come sempre accade, potrebbe presto trovar spazio in altri campi, com’è accaduto per i sistemi di intelligenza artificiale sviluppati per preparare gli astronauti ora impiegati per risolvere i crimini.

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Redazione Ecoseven

La Redazione Ecoseven realizza contenuti di approfondimento dedicati ad ambiente, energia, economia sostenibile, innovazione, mobilità, alimentazione e benessere. Dal 2010 Ecoseven pubblica notizie, analisi e guide informative con l'obiettivo di rendere accessibili temi legati alla sostenibilità, alla transizione ecologica e alla qualità della vita. I contenuti vengono verificati e aggiornati sulla base delle fonti disponibili al momento della pubblicazione.

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