Analisi delle traiettorie semantiche ipersferiche: mappare la diffusione tecnologica tra preprint accademici, segnali brevettuali e crescita della capacità di calcolo

Abstract degli autori

Gli indicatori macroeconomici della produttività, come la produttività totale dei fattori, registrano le svolte tecnologiche con ritardi di diversi anni dovuti alla periodicità delle indagini amministrative e alle convenzioni di contabilità nazionale. Questo articolo presenta Hyperspherical Semantic Trajectory Analysis (HSTA), una metodologia quantitativa non supervisionata che segue la diffusione delle tecnologie direttamente nei flussi di testi scientifici e commerciali non strutturati. Analizziamo 30.000 documenti selezionati tra i preprint accademici di arXiv e le domande di brevetto depositate presso l’USPTO. Proiettando gli embedding di frasi prodotti dai transformer, ad alta dimensionalità, su ipersfere unitarie, mediante il clustering Spherical K-Means su otto sottotemi principali e riduzioni delle varietà con UMAP, HSTA definisce due metriche quantitative: (1) la deriva del vettore del centroide semantico, che segue i cambiamenti lessicali tra sottocorpora relativi a periodi diversi per individuare trasformazioni strutturali dei paradigmi; e (2) lo sfasamento della commercializzazione, che valuta l’allineamento dei picchi di densità tra i corpora delle scoperte scientifiche e dei depositi relativi alla proprietà intellettuale. Collegando la velocità di variazione trimestrale del volume di articoli alle metriche fisiche dell’hardware contenute nel database Epoch AI, i test F vettoriali autoregressivi mostrano che la sola velocità di variazione trimestrale del volume di articoli non è causa, nel senso di Granger, delle impennate nell’allocazione della capacità di calcolo di frontiera ai livelli convenzionali di significatività statistica. Ciò evidenzia la necessità di tenere conto dei vincoli del capitale fisico nell’interpretare i segnali testuali. I risultati empirici mostrano che i sottotemi dedicati ai modelli linguistici di grandi dimensioni, con una metrica di deriva pari a 0,332, e ai sistemi di intelligenza artificiale, con una metrica di deriva pari a 0,234, presentano il tasso più elevato di evoluzione semantica, offrendo un meccanismo oggettivo e in tempo reale a complemento delle statistiche economiche tradizionali.