Scopri Vitruvian: 10 curiosità sull’Intelligenza Artificiale italiana

Il modello di Intelligenza Artificiale Vitruvian-1, ispirato all’Uomo Vitruviano di Leonardo Da Vinci, è nato in Italia grazie a ASC27. Progettato da giovani esperti, è rivolto a settori come finanza e sanità, promettendo prestazioni elevate e risultati affidabili

Il panorama dell’Intelligenza Artificiale (IA) è in continua evoluzione e, tra le innovazioni più interessanti degli ultimi anni, spicca Vitruvian-1, il primo modello di IA sviluppato interamente in Italia. Il suo nome si ispira al celebre Uomo Vitruviano di Leonardo Da Vinci, simbolo universale di genialità e italianità. Ecco 5 curiosità su Vitruvian-1, modello unico e all’avanguardia nel mondo dell’IA.

5 curiosità su Vitruvian-1

1. Origini

Vitruvian-1 è stato creato da ASC27, una start-up fondata durante il primo lockdown della pandemia di Covid-19 dall’ingegnere Nicola Grandis. Questo periodo di crisi ha spinto molti a riflettere su nuove opportunità e innovazioni. ASC27 ha colto l’occasione per sviluppare un progetto ambizioso, ricevendo un riconoscimento internazionale al World Artificial Intelligence Conference (WAIC) di Shanghai nel 2023.

2. Focus sulla lingua italiana

Uno degli aspetti distintivi di Vitruvian-1 è il suo addestramento mirato sulla lingua italiana. Il team di sviluppo ha scelto di utilizzare un dataset in cui il 70% dei dati era in italiano, permettendo all’IA di comprendere e interpretare le sfumature grammaticali e semantiche del nostro idioma.

Questa strategia lungimirante riduce il rischio di errori di traduzione e migliora l’interazione con gli utenti, consentendo a Vitruvian-1 di esprimere risposte più fluide e contestualizzate. Questo lo rende particolarmente adatto per il mercato italiano, a differenza di altri modelli che spesso vengono addestrati prevalentemente in inglese e poi adattati ad altre lingue con risultati meno accurati.

3. La potenza di Vitruvian-1

Vitruvian-1 ha una dimensione di 14 miliardi di parametri. Sebbene questo possa sembrare relativamente modesto rispetto ai giganti dell’IA come Gemini, ChatGPT e DeepSeek, che vantano rispettivamente 1500 miliardi, 1076 miliardi e 671 miliardi di parametri, la vera forza di Vitruvian-1 risiede nella sua efficienza.

Addestrato in soli tre mesi, ha dimostrato di eccellere in compiti complessi, come la risoluzione di problemi matematici e la generazione di testi tecnici. I test condotti hanno dimostrato che il modello riesce a raggiungere punteggi molto vicini a quelli delle IA più avanzate, pur richiedendo meno risorse computazionali. Questo lo rende una soluzione più sostenibile dal punto di vista energetico rispetto ad altri modelli più grandi.

4. Architettura avanzata

Dal punto di vista tecnico, Vitruvian-1 è costruito su un’architettura Transformer di ultima generazione. Questa tecnologia consente una gestione ottimale delle informazioni e migliora la qualità delle risposte generate. ASC27 ha investito tempo e risorse nella selezione rigorosa dei dati durante il processo di addestramento, assicurando che solo fonti affidabili fossero incluse.

Inoltre, l’azienda ha introdotto un sistema di verifica incrociata delle informazioni per ridurre al minimo il rischio di allucinazioni, un problema comune nei modelli di intelligenza artificiale. Questo approccio garantisce risposte più accurate e una maggiore affidabilità rispetto ad altre IA, che talvolta possono fornire informazioni fuorvianti o inesatte.

5. Non è un “chatbot”

Vitruvian-1 non è stato progettato per essere un chatbot generalista come altri modelli di IA presenti sul mercato. Il suo obiettivo principale è quello di rispondere a quesiti “professionali”, fornendo supporto agli utenti nel contesto lavorativo. Il modello è stato sviluppato con particolare attenzione ai settori della finanza e della sanità, dove può essere impiegato per analizzare grandi quantità di dati e suggerire soluzioni basate su parametri precisi. Per esempio, in ambito finanziario può essere utilizzato per l’analisi del rischio e la previsione dei trend di mercato, mentre in ambito sanitario può supportare la ricerca medica fornendo insight basati su dati clinici.