Intel ha annunciato la costruzione del più grande sistema neuromorfico al mondo, nome in codice Hala Point. Si tratta di un sistema su larga scala che utilizza il processore Intel Loihi 2 e mira a supportare la ricerca per la futura intelligenza artificiale (AI) ispirata alla struttura del cervello, e ad affrontare le sfide legate all'efficienza e alla sostenibilità dell'intelligenza artificiale oggi. Hala Point rappresenta un potenziamento della prima generazione del sistema di ricerca su grande scala Pohoiki Springs, con numerosi miglioramenti nell’architettura per ottenere una capacità neuronale oltre dieci volte più elevata e prestazioni fino a 12 volte superiori.

Hala Point è il primo sistema neuromorfico su grande scala a dimostrare efficienze computazionali avanzate sui principali carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale. La caratterizzazione mostra che può supportare 30 milioni di miliardi (quadrillion) di operazioni al secondo, o 30 petaops, con un'efficienza che supera i 15mila miliardi di operazioni al secondo per Watt (TOPS/W) durante l'esecuzione di reti neurali profonde convenzionali. Questo risultato è competitivo e supera i livelli raggiunti dalle architetture GPU e CPU. Le esclusive capacità di Hala Point possono abilitare scoperte future nel campo dell’apprendimento continuo (continuous learning) in tempo reale per applicazioni quali la risoluzione di problemi scientifici e ingegneristici, la logistica, la gestione delle infrastrutture delle città intelligenti, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e gli agenti di intelligenza artificiale.I ricercatori dei Sandia National Laboratories hanno in programma di utilizzare Hala Point per la ricerca informatica avanzata. L'organizzazione si concentrerà sulla risoluzione di problemi di calcolo scientifico relativi alla fisica dei dispositivi, all'architettura dei computer, all'informatica e all'informatica.

Attualmente, Hala Point è un prototipo di ricerca che migliorerà le capacità dei futuri sistemi disponibili in commercio. Intel prevede di apprendere informazioni che porteranno a scoperte di utilizzo pratico, come la capacità dei Large Language Model (LLM) di apprendere continuamente da nuovi dati. Tali scoperte promettono di ridurre in modo significativo l’insostenibile onere formativo che la crescita esponenziale dell’AI porta con sé.