L'era dei big data, secondo cui si possono raccogliere e analizzare quantità smisurate di dati che descrivono vari fenomeni, ha permesso all'uomo di venire a capo di problemi che parevano irrisolvibili. Ma quando la complessità aumenta a dismisura diventa necessario utilizzare i supercomputer, elaboratori con capacità di calcolo sopra la norma, che sono costosissimi, consumano molta energia e hanno quindi un forte impatto sull'ambiente.
Una soluzione alternativa, spinta dall'Ai, è quella della riduzione computazionale o fast computing che, come spiega Gianluigi Rozza, docente di Analisi numerica e coordinatore di mathLab,il laboratorio di matematica applicata della Sissa, riducendo le dimensioni dei problemi numerici da elaborare e, di conseguenza, i tempi di attesa,i costi e l'utilizzo di memoria, permette di ottenere gli stessi risultati anche su personal computer,tablet e smartphone.
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