L’Aquila. Il premio, istituito nel 2005, prevede un processo di selezione molto accurato e rigoroso (solo il 15% dei proponenti ogni anno viene premiato) in cui sono valutati l’innovazione e sostenibilità del progetto, il curriculum del proponente e la qualità della istituzione universitaria a cui appartiene. Pochi sono gli atenei italiani premiati negli anni passati: tra questi la Bocconi di Milano, il Sant’Anna di Pisa, l’ Università di Trento, il Politecnico di Milano.
Il progetto premiato e proposto dal Professor Antonio Orlandi è il primo dei Google Faculty Research Award non di esclusiva natura informatica, ma che riguarda il miglioramento della progettazione delle schede digitali.
Il progetto consiste nello sviluppo di una procedura, basata su algoritmi neurali e di machine-learning, orientata alla ottimizzazione del progetto di reti di alimentazione elettrica per sistemi ad elevata velocità di elaborazione come quelli usati dai servers di Google.
Le sfida innovativa affrontata da questo progetto di ricerca consiste nello sviluppo di un algoritmo neurale, cioè di un algoritmo auto-apprendente, che impara dai propri successi e dai propri errori cercando di ripetere i primi ed evitare gli ultimi. In questo modo, quando applicato alla progettazione di reti di alimentazione elettrica per sistemi ad elevata velocità di elaborazione, permette di sviluppare i loro progetti più velocemente e con migliore accuratezza. A questa tutt’altro che trascurabile sfida scientifica e tecnologica si affianca quella della formazione di un insieme di dati (chiamato training set) adeguato ma di dimensioni ridotte per l’ “allenamento” dell’algoritmo proposto. In questo è necessario approfondire la interazione uomo-macchina che sarà oggetto dell’ultima parte del progetto.
Per questa ultima parte Google metterà a disposizione sia l’accesso ai suoi sistemi informatici che un Assegno di Ricerca per il gruppo del professor Orlandi per un periodo di approfondimento presso il suo campus a Mountain View in California.
