di Keyzom Ngodup Massally e Eva Spina*
Nel maggio di quest’anno, un team di ingegneri dell’Africa orientale ha eseguito la prima lingua africana su un supercomputer europeo. La lingua in questione era il luganda, parlato da circa 20 milioni di persone nella regione dei Grandi Laghi. L’infrastruttura computazionale è stata fornita dal CINECA, il centro nazionale italiano di calcolo ad alte prestazioni presso l’Università di Bologna. Non sono stati i primi a tentare questa impresa, ma sono stati i primi ad avere risorse computazionali sufficienti per portarla a termine. Il modello che hanno realizzato ora funziona offline su un dispositivo che costa appena 150 dollari, anche in ambienti privi di connessione internet.
Per sviluppare un’intelligenza artificiale efficace in tutta l’Africa è fondamentale comprendere i contesti locali. Questi includono la connettività variabile, l’erogazione di energia discontinua e la pluralità linguistica, con oltre duemila lingue diverse. Molte di queste lingue non sono presenti in modo significativo nei dati di addestramento alla base dei modelli più diffusi attualmente. Le specifiche di progettazione dell’IA per l’Africa richiedono pertanto un approccio innovativo, e gli ingegneri più qualificati per sviluppare le soluzioni sono coloro che operano all’interno del contesto in cui si intendono risolvere i problemi.
Nel corso dell’ultimo anno, l’AI Hub for Sustainable Development, coordinato dal Ministero delle Imprese e del Made in Italy (MIMIT) e dal Programma delle Nazioni Unite per lo Sviluppo (UNDP), in linea con il Piano Mattei Italia-Africa, ha collaborato con 130 innovatori in 18 paesi: fornendo accesso alle risorse di calcolo, sviluppando competenze tecniche e monitorando attentamente i progetti realizzati dai fondatori una volta venuti meno i vincoli infrastrutturali. Ne è emersa la storia di qualcosa di veramente nuovo: un’intelligenza artificiale progettata per le realtà dei mercati africani ed europei, dimensionata e strutturata per i contesti in cui deve operare.
Progettazione contestualmente rilevante
Nell’ultimo anno, cinquantaquattro di questi innovatori hanno implementato ed eseguito carichi di lavoro di intelligenza artificiale su infrastrutture di supercalcolo europee e sulle principali piattaforme cloud. I problemi che stavano affrontando e i vincoli in cui operavano hanno prodotto un risultato che il programma stesso non aveva previsto: una descrizione precisa e basata su dati empirici di ciò che un’infrastruttura di intelligenza artificiale progettata per i contesti africani richiede effettivamente.
Il primo problema è la connettività variabile. I modelli sviluppati in questo contesto sono progettati per l’inferenza anche in presenza di accesso a Internet intermittente, costoso o assente . Gli ingegneri lo considerano un requisito di progettazione fondamentale, con soluzioni che trovano applicazione ben oltre il continente. Un sistema di intelligenza artificiale vocale addestrato su CINECA ora funziona completamente offline su un dispositivo Android da 150 dollari in contesti clinici in tutta l’Africa orientale, fornendo supporto decisionale in luganda e swahili direttamente sul luogo di cura, nelle sale parto e nelle piccole aziende agricole, dove la connessione dati non è mai stata affidabile.
La seconda variabile è legata all’energia. Con la crescita dell’ecosistema dell’IA in Africa e in Italia, emerge una domanda ineludibile: come si configura un data center a basso consumo energetico in un continente dove la domanda di energia è discontinua quanto la rete elettrica stessa, il potenziale delle energie rinnovabili è straordinario e il costo di una progettazione infrastrutturale errata si accumula nel corso dei decenni? Le sfide ingegneristiche spaziano dall’integrazione energetica all’ottimizzazione dei carichi di lavoro, dall’architettura modulare al raffreddamento. Rispondere a queste domande genera conoscenze che vanno oltre l’ambito tecnico: dati concreti, prodotti su scala di implementazione, che rendono l’investimento in infrastrutture permanenti il passo successivo razionale.
Horus Labs, un’azienda che si occupa di infrastrutture e che fa parte di questo gruppo, sta già rispondendo a queste sfide. I suoi data center modulari, alimentati da energie rinnovabili, sono progettati specificamente per contesti in cui la domanda è incerta e l’affidabilità della rete elettrica non può essere data per scontata. Per collegare questo lavoro alle competenze all’avanguardia, l’AI Hub ha facilitato la visita di Horus Labs al CINECA e all’Università di Torino, creando un ponte diretto tra le capacità di supercalcolo europee e le realtà di implementazione africane. Ne emerge un segnale convergente: se ben realizzata, la costruzione di infrastrutture di calcolo per l’Africa potrebbe dare vita ad alcuni dei data center più efficienti dal punto di vista energetico al mondo, creando al contempo le condizioni per attrarre capitali infrastrutturali a lungo termine nei luoghi in cui sono più necessari.
La terza variabile è la pluralità linguistica su larga scala. Più di quaranta lingue africane sono rappresentate nell’attuale portfolio. Costruire modelli che funzionino simultaneamente in luganda, swahili, hausa e amarico è una sfida architetturale, che richiede corpus di addestramento, metodi di tokenizzazione e benchmark di valutazione che non esistono ancora su scala sufficiente. Vambo AI ha addestrato da zero un modello linguistico con un miliardo di parametri su dati africani, superando ogni benchmark comparabile su più di venti lingue. Addis AI, selezionata al posto di OpenAI dall’organizzazione no-profit Digital Green per la sua accuratezza culturale e dialettale, raggiunge ora 200.000 agricoltori in amarico e afan oromo. I team che stanno dietro a questi modelli li stanno costruendo su un’infrastruttura a cui, dodici mesi fa, non avevano accesso.
Ciascuna di queste variabili ha implicazioni per gli investimenti nelle infrastrutture di intelligenza artificiale e nei modelli fondamentali relativi alla sicurezza alimentare e all’ottimizzazione vocale ben oltre l’Africa, e per le modalità di progettazione e finanziamento di tali investimenti.
I fondatori africani stanno costruendo qualcosa di meno visibile dei prodotti, eppure molto più fondamentale: l’infrastruttura di fiducia da cui dipende in ultima analisi l’implementazione stessa dell’intelligenza artificiale. I modelli di questo gruppo vengono utilizzati in contesti clinici, in piccole aziende agricole e all’interno di istituti di servizi finanziari, dove le conseguenze di un risultato errato si misurano in vite umane e mezzi di sussistenza. Questo contesto richiede un’architettura di responsabilità calibrata fin dall’inizio su istituzioni, utenti e conseguenze specifici. I fondatori che li stanno creando comprendono la posta in gioco. L’infrastruttura che stanno progettando lo riflette.
Dove la ricerca e l’industria si incontrano
Quando gli innovatori africani si sono uniti ai partner industriali europei per presentare il loro lavoro, avevano accumulato oltre 1,5 milioni di ore di calcolo su GPU: modelli in esecuzione in ambito sanitario, agricolo e dei servizi finanziari, e proposte specifiche per partner in grado di portare avanti tale lavoro. Tra questi figurava DeepLeaf, la cui piattaforma di agricoltura di precisione opera ora in Kenya, Marocco e nella regione italiana del Trentino, mettendo l’intelligenza agronomica alla portata di oltre tre milioni di piccoli agricoltori attraverso partner come Mercy Corps.
Il modello Bi-Rex, che da un decennio si impegna a tradurre l’accesso all’HPC avanzato in opportunità commerciali per le PMI italiane, ha offerto un punto di riferimento collaudato . Innovatori africani si sono uniti agli ingegneri di CINECA per una sessione tecnica in uno dei centri di calcolo più avanzati d’Europa, esaminando percorsi formativi, architetture di data center e lezioni infrastrutturali direttamente applicabili a ciò che stanno sviluppando nei loro paesi. Gli impegni di partnership hanno trasformato la conversazione in passi concreti: percorsi formativi della CINECA Academy per fondatori africani, presentazioni industriali tra aziende africane di intelligenza artificiale e partner del settore privato italiano e colloqui di ingresso nel mercato, possibili solo quando entrambe le parti si presentano con progetti concreti da offrire.
Quando i fondatori africani e gli ingegneri europei si sono confrontati direttamente su questioni tecniche , la conversazione è stata prima di tutto tecnica e poi politica . Entrambe le parti hanno portato qualcosa di cui l’altra aveva bisogno. Il valore risiedeva in ciò che hanno costruito insieme.
Prove che cambiano la conversazione
Il segnale esterno più chiaro dei risultati ottenuti da questo lavoro è arrivato da un partner commerciale. Microsoft ha aumentato la sua allocazione di risorse di calcolo per ogni startup da 150.000 a 250.000 dollari, perché la domanda di risorse di calcolo era superiore alle aspettative iniziali. Un partner commerciale ha volontariamente rafforzato il suo impegno basandosi esclusivamente sulle prestazioni dimostrate. Questo giudizio commerciale cambia il modo in cui deve essere impostato il dibattito sugli investimenti nelle infrastrutture per l’IA e dimostra come la partnership con Cineca per la creazione di capacità locali di hosting dei dati offra una strategia diversificata in cui il cloud globale e il cloud locale non sono in competizione, ma rispettano la sovranità locale dei dati.
I meccanismi internazionali di finanziamento delle infrastrutture per l’IA che si stanno attualmente delineando si basano in gran parte su specifiche di progettazione derivate dagli ecosistemi di IA di Stati Uniti, Europa e Asia orientale. Un anno di implementazione ha prodotto una base di dati a supporto di una serie di specifiche diverse. La questione è se tali dati giungano a coloro che prendono le decisioni.
la fase successiva
La distribuzione delle risorse di calcolo e gli sviluppi correlati hanno perseguito parallelamente obiettivi sia a breve che a lungo termine: sfruttare l’accesso temporaneo alle risorse per generare dati, sviluppare competenze e dimostrare la domanda su una scala tale da rendere gli investimenti in infrastrutture permanenti il passo successivo logico. L’obiettivo era aiutare i fondatori a sviluppare prodotti oggi e creare le condizioni per attrarre maggiori investimenti in infrastrutture permanenti in futuro.
Le specifiche di progettazione elaborate da 130 innovatori africani nel corso dell’ultimo anno contengono spunti fondamentali per gli investimenti globali nelle infrastrutture di intelligenza artificiale. L’AI Hub è stato creato per garantire che tali spunti raggiungano chi prende le decisioni. Questo è il risultato di una partnership basata sulla parità.
La Banca africana di sviluppo (AfDB) e l’AI Hub sono i promotori congiunti dell’iniziativa AI 10 miliardi, uno sforzo coordinato per mobilitare i capitali e gli investimenti infrastrutturali che, come dimostrato in questo primo anno, sono necessari. Cento percorsi di diffusione dell’IA, sviluppati insieme a partner locali e 12 istituzioni fondatrici, stanno estendendo il modello a ogni regione del continente. La domanda è stata documentata. La necessità di investimenti è stata dimostrata. Ciò che verrà dopo richiede capitali coordinati su una scala che i dati attuali giustificano .
Un anno fa, nessuno era mai riuscito a far funzionare il linguaggio Luganda su un supercomputer europeo. Il team che ci è riuscito era pronto non appena l’infrastruttura è diventata disponibile. CINECA ha fornito la potenza di calcolo. Il Piano Mattei ha fornito l’architettura. Il risultato di un anno di collaborazione diretta è ora visibile nel lavoro stesso e nella progettazione condivisa per il futuro.
Queste collaborazioni hanno prodotto un modello in cui infrastrutture e ambizioni si incontrano su un piano di parità, in cui le specifiche definite dai fondatori africani plasmano gli obiettivi che gli investimenti nell’IA sono destinati a raggiungere e in cui le prove raccolte indicano chiaramente ciò che sarà necessario nel prossimo decennio.
Keyzom Ngodup Massally e Eva Spina
*Istituto Ispi
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