Antonio Zoccoli, nato a Bologna nel 1961, è professore ordinario di Fisica sperimentale all'Università di Bologna e presidente dell'Istituto Nazionale di Fisica Nucleare dal 2019. Si è laureato in Fisica nello stesso ateneo, dove ha costruito gran parte della sua carriera scientifica. La sua attività di ricerca riguarda la fisica fondamentale, nucleare e subnucleare, con esperienze in collaborazioni internazionali al CERN, al Rutherford Lab e al DESY. È anche presidente della Fondazione ICSC, il Centro nazionale di ricerca in High Performance Computing, Big Data e Quantum Computing.
Antonio Zoccoli, lei è presidente dell’Istituto di Fisica Nucleare dal 2019. Ma l’anno del grande salto tecnologico che, nel suo caso, si è tradotto in un secondo incarico, è stato il 2022. Cosa è successo?
«È stato sviluppato il primo large language model, quindi il primo algoritmo di intelligenza generativa, destinato al grande pubblico: ChatGPT. Come funziona è noto: sostanzialmente prende una stringa di 20 lettere e risponde a una domanda semplice: qual è la 21ª lettera più probabile? Per riuscirci, usa tutto il materiale disponibile sul web. Per addestrare l’algoritmo hanno impiegato 3-4 mesi. Questo dà un’idea della potenza dei computer di OpenAI. Per una coincidenza, proprio in quei giorni è entrato in funzione il Centro Nazionale Hpc, Big Data e Quantum Computing».
In parole povere?
«Il centro italiano del supercalcolo».
Di cui lei è responsabile. Chi ha messo i soldi?
«Nell'ambito del Pnrr, il Ministero dell'Università e della Ricerca ha deciso di finanziare cinque centri nazionali con un budget di 320 milioni l’uno. Uno di questi era quello del calcolo. Abbiamo messo a sistema l’infrastruttura dell’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare e quella del Cineca. Cineca faceva calcolo parallelo, noi Big Data. L’inaugurazione della prima grande macchina, Leonardo, è avvenuta una settimana prima del rilascio di ChatGPT. Il che vuol dire che, se avessimo voluto fare il training del loro algoritmo in Italia, ci saremmo riusciti nei tre mesi che ha impiegato OpenAI».
Come avete collegato questa infrastruttura?
«C’è un consorzio che si chiama Garr, che fornisce la rete di trasmissione dati in fibra ottica per la ricerca. Noi l’abbiamo potenziata a una velocità di trasmissione di un terabit per secondo».
Cosa comporta per gli utenti?
«Mettiamo tutto in cloud. A quel punto l’utente non entra su una specifica macchina: gli assegniamo risorse di calcolo virtuali. L'utente inserisce i dati, fa le analisi e, quando ha finito, rilascia le risorse e noi le diamo a qualcun altro».
Quindi l'infrastruttura è destinata solo ai ricercatori?
«Anche alle aziende. Dentro al progetti ci sono 35 tra università ed enti di ricerca. Usiamo il nostro personale per sviluppare applicazioni. Le aziende possono prendere il lavoro fatto dalle accademie e finalizzarlo per andare sul mercato. È una fondazione pubblico-privata».
Come possiamo difendere la sovranità nazionale sui dati?
«I dati sono una materia prima come il petrolio e la nostra società avrà un vantaggio competitivo se sarà in grado di estrarre valore. Per riuscirci servono un supercomputer e persone che sviluppino algoritmi. I dati li posso produrre in un impianto industriale, all’università, in laboratorio, sui social network, dall'osservazione satellitare della Terra. Ci sono: bisogna metterli insieme, pulirli, renderli utilizzabili, omogenei. Il problema è un altro. Se guardiamo al futuro, in un’ottica in cui l’Italia completa la transizione digitale e tutto il sistema produttivo produce dati e sviluppa algoritmi per sfruttarli, è necessario che il nostro Paese e l’Europa abbiano centri di calcolo dove immagazzinarli. Non ha senso consegnare i dati ad Amazon, Google o qualunque altra piattaforma americana o cinese. A un certo punto potrebbero dirci: per i tuoi dati, paghi dieci volte di più. Oppure: accedo ai tuoi dati e cerco di avere un vantaggio competitivo, anche se per legge non si può fare».
Qual è stata la strategia europea sul supercalcolo?
«L’Europa, nella seconda metà degli anni Dieci, ha creato un'iniziativa congiunta, EuroHpc, che ha cofinanziato i computer che abbiamo in Italia. Leonardo, che è costato 250 milioni, l’ha pagato per metà l’Europa e per metà l’Italia. L’AI Factory, un supercomputer dedicato al mondo produttivo, che verrà installato in Italia ed entrerà in funzione all’inizio dell’anno prossimo, costa 430 milioni: 215 messi dall’Europa e 215 dall’Italia».
Sarà sufficiente?
«L’Europa dice: se questa transizione si fa, dobbiamo avere almeno 4-5 grandi data center che svolgano il lavoro di Amazon e Google».
Ce ne saranno anche in Italia?
«Stiamo lavorando a una proposta di Giga Factory italiana. Ci saremo dentro noi, Cineca, ma soprattutto aziende come Tim, Poste, Leonardo, Eni. Metteranno il capitale e poi faranno business, vendendo servizi ai privati».
Avete già deciso dove?
«È un progetto in divenire. Probabilmente una parte al Nord e una al Sud».
E il Centro Italia?
«A Roma abbiamo università, tutti gli enti di ricerca principali, un certo numero di aziende che lavorano sui dati e in campo tecnologico. È chiaro che non puoi avere un supercomputer in ogni regione. Ma Roma in questo campo svolge un ruolo trainante. Per esempio, nello sviluppo del centro nazionale abbiamo deciso non solo di acquisire due calcolatori quantistici commerciali, uno dell’Ibm e uno della Pasqal, ma anche di finanziare quattro laboratori per sviluppare i qubit italiani, quindi essere in grado di costruire computer quantistici. Uno a Padova, uno a Firenze, uno a Roma sulle tecnologie fotoniche e uno a Napoli. Roma vanta aziende come Almaviva e Almawave, una delle poche ad aver sviluppato in Italia un large language model, l’equivalente di ChatGPT, anche se meno potente».
È vero che quando entrerà a regime l'AI Factory, l'Italia diventerà la seconda potenza computazionale al mondo?
«Confermo. Avremo un’altra macchina che sarà tra le prime tre al mondo. Se prendete la potenza di calcolo installata in Italia, sommando tutti i computer pubblici e privati, siamo già adesso secondi o terzi».
Abbiamo i supercomputer e i grandi produttori di dati. Però manca un campione europeo di intelligenza artificiale. Come spiega questo paradosso?
«È un discorso complicato. In Europa ci sono tante università, enti di ricerca e aziende, ognuno sviluppa i suoi algoritmi di intelligenza artificiale. Non siamo inferiori ad altri. Probabilmente manca un coordinamento nello sviluppo delle applicazioni. Prendiamo l'idea di Giorgio Parisi, cioè di creare un laboratorio europeo per la ricerca, sul modello del Cern. Non è sbagliata, però è complicato metterla in atto. Perché i ricercatori vanno al Cern? Perché è l’unico posto al mondo in cui c’è quel particolare acceleratore».
Dovremmo costruire un centro europeo con un supercalcolatore?
«L’Europa sta sviluppando supercalcolatori nei diversi Stati. Ogni Stato ha la sua politica di sviluppo dell’IA, con le proprie specificità. E ognuno ha il suo sistema produttivo. La nostra forza sono le piccole e medie imprese del manifatturiero, mentre il tessuto economico di Germania e Francia è fatto di grandi aziende. L’importante è che l’Italia abbia una strategia nazionale efficace di sviluppo e rimanga allineata con l’Europa. Secondo me manca ancora un ultimo tassello: favorire il passaggio del nostro sistema produttivo di piccole e medie imprese all’uso dei dati. Serve un’azione di sistema, non solo da parte del mondo della ricerca, ma anche dal ministero dell’Industria e del Made in Italy».
Come spiega questo ritardo?
«Una grande azienda ha personale, competenze, centro di calcolo, capacità di capire come sfruttare i dati, quali macchine usare, quali algoritmi sviluppare. Una piccola impresa probabilmente non prevede un esperto informatico. E mediamente non ha sensori sul proprio impianto industriale per monitorare il ciclo di produzione. Se non hai i sensori, non hai nemmeno i dati e non sai come migliorare o ottimizzare il processo produttivo. Probabilmente non c’è nessuno dentro l’azienda che dica: facciamo questo passaggio tecnologico perché ne ricaviamo un vantaggio produttivo. Qui è necessario l’intervento di sistema».
Come?
«In due modi. Il primo è fare proof of concept: far vedere all’azienda che, se usa un determinato algoritmo, ha un beneficio, perché il vicino l’ha provato e ne ha tratto vantaggio. Si sparge la voce».
L’altro?
«Un’azione di governo che favorisca la transizione, quindi incentivi. Ad esempio, sgravi fiscali per impiantare sensori negli stabilimenti, come è stato fatto con Industria 4.0».
Negli Stati Uniti, però, hanno scelto una strada diversa.
«Negli Stati Uniti a guidare la rivoluzione sono i privati».
L’Europa e l'Italia dovrebbero fare lo stesso?
«Da noi l’infrastruttura per avviare il business esiste. Chiunque, ad esempio un ragazzo neolaureato con un’intuizione felice, potrebbe lanciarsi».
Allora perché non succede?
«Perché abbiamo una mentalità meno incline al rischio di quella statunitense e regole più vincolanti. Ma secondo me potremmo farlo, anzi dovremmo farlo. È una partita nuova, dove contano le idee. Gli strumenti ci sono».
E i capitali?
«Molti dicono: Stati Uniti e Cina sono più avanti, investono molto di più, non c’è chance. Ma non è vero. Abbiamo visto nascere ChatGPT, Claude, tutti gli algoritmi americani, poi dopo due anni è arrivato DeepSeek, sviluppato da un’azienda medio-piccola cinese, che ha avuto un’idea originale: invece di un unico grande algoritmo di intelligenza artificiale generativa, ne creo uno modulare. E ha funzionato. Questo vuol dire che il mercato non è chiuso».
Come la mettiamo con i consumi energetici. Si va verso un modello insostenibile?
«Secondo me il sistema troverà una soluzione di equilibrio. In Italia, in questo momento, non c’è un problema di sostenibilità energetica, perché abbiamo tanti centri di calcolo piccoli. Il centro più grande è quello di Bologna, dove consumeremo a regime 30-40 megawatt di potenza. Rispetto ai consumi totali in Italia, siamo sotto l’1%».
Come si mitigano i consumi?
«Il primo modo è ottimizzare gli algoritmi, cioè fare in modo che l’addestramento assorba meno energia. Questo risultato lo raggiungi con algoritmi che si chiamano distillati. Invece di avere un ChatGPT con lo scibile umano dentro, faccio un ChatGPT ridotto: butto via quello che non mi interessa».
L’altra strada qual è?
«Sviluppare computer diversi, quindi tecnologie quantistiche».
Ci spiega la differenza tra un computer classico e un computer quantistico?
«Nel quantum computer usi i qubit, i bit quantistici. Il bit classico è zero o uno, un bit quantistico è una combinazione di zero e uno e quindi contiene più informazioni. Il problema è che è una tecnologia molto difficile: devo sviluppare dei sistemi che mantengano coerenza tra diversi atomi e raffreddare tutto».
Perché insistere?
«Consuma molto meno. Non sappiamo se sostituirà i computer classici o se costruiremo computer ibridi. Sicuramente è una tecnologia con grandi potenzialità».
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