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Con il numero di utenti Internet ancora in crescita esponenziale, Hölzle ha anche migliorato il modo in cui Google gestisce i milioni di core nei suoi data center.
Equazioni complesse prevedono quali processori danno i migliori risultati per i milioni di richieste parallele provenienti dagli utenti ogni minuto.
“Nei sistemi a livello di magazzino, il throughput è più importante delle prestazioni di picco a thread singolo, perché nessun singolo processore è in grado di gestirle l'intero carico di lavoro e la massimizzazione delle prestazioni a thread singolo costa energia attraverso un'area die più ampia", ha affermato in un recente IEEE presentazione.
THE CROWD SOURCERER: Luis von Ahn
"Costruisco sistemi che combinano esseri umani e computer per risolvere problemi su larga scala che nessuno dei due può risolvere da solo", scrive Luis von Ahn sul sito web della Carnegie Mellon University. "Lo chiamo Human Computation, ma altri a volte lo chiamano crowdsourcing".
Comunque si chiami, il lavoro di von Ahn può essere frustrante: era la mente dietro il sistema CAPTCHA che impedisce spambots dal compilare moduli web, anche se spesso impedisce anche agli umani di farlo chiedendo loro di identificare illeggibili frasi. Nonostante i suoi difetti, è stato acquistato da Google. Il suo successore, reCAPTCHA, sfrutta il fatto che 200 milioni di persone stavano, nelle parole di von Ahn, "sprecando 500.000 ore al giorno digitando fastidiosi CAPTCHA".
Von Ahn pensava che quelle ore sprecate potessero essere utilizzate meglio, e ora reCAPTCHA chiede alle persone di inserire due parole: un puzzle normale e un altro che l'OCR di Google non è riuscito a identificare durante il suo tentativo di digitalizzare milioni di libri. Perché? Perché gli esseri umani sono più bravi a convertire le immagini in testo rispetto al fallibile software OCR. Di conseguenza, i reCAPTCHA posizionati su siti come Google, Facebook e Twitter vengono utilizzati per digitalizzare più di due milioni di libri all'anno.
La sua ultima idea, Duolingo, utilizza il crowdsourcing per tradurre il web, con von Ahn che afferma che i traduttori informatici non funzionano, mentre pagare traduttori professionisti è proibitivo.
Costruisco sistemi che combinano umani e computer per risolvere problemi su larga scala che nessuno dei due può risolvere da solo
Von Ahn ha superato le preoccupazioni che non ci sarebbero state abbastanza persone bilingue per raggiungere il suo obiettivo e che sarebbe stato impossibile motivarle. La sua soluzione? Trasformare lo schema in un programma educativo in cui i partecipanti imparano una lingua mentre traducono contenuti web.
Von Ahn afferma che i risultati competono con quelli dei traduttori professionisti, mentre agli "studenti" vengono mostrate frasi sempre più complicate per migliorare le loro capacità. Con un milione di utenti, von Ahn afferma che Duolingo potrebbe tradurre Wikipedia dall'inglese allo spagnolo in 80 ore, gratuitamente: 15 milioni di dollari in meno rispetto all'utilizzo di linguisti umani.
IL GURU DELL'UI: Indrani Medhi
Con miliardi di persone ancora senza computer e incapaci di leggere, Medhi ha lavorato su interfacce utente più inclusive di un consiglio del sud di Londra.
Laureata in design, ora impiegata presso Microsoft Research in India, sta lavorando su interfacce non testuali per gli aspiranti utenti di computer analfabeti di tutto il mondo.
Medhi ritiene che tali interfacce potrebbero aprire un enorme mercato per gli utenti di tecnologia per la prima volta poveri e poco istruiti, che potrebbero interagire con smartphone e PC senza alcuna assistenza.
Ci sono inevitabili limitazioni a ciò che gli utenti di computer non alfabetizzati potrebbero fare online, ma Medhi afferma che la sua ricerca ha mostrato alti tassi di completamento per compiti semplici.
