La sezione di Tech4Future dedicata all’analisi dell’evoluzione delle soluzioni tecnologie e delle tecniche di Intelligenza Artificiale, alla loro applicazione e all’analisi dei possibili impatti (in termini di opportunità, benefici, sfide e rischi) sul nostro futuro
La ricerca attuale lavora a una nuova infrastruttura artificiale di deep learning, ancora più vicina ai meccanismi neurali del cervello umano e ai suoi processi cognitivi.
La fotonica consentirà ai sistemi di intelligenza artificiale di processare dati più rapidamente e con dispendi energetici notevolmente inferiori. Lo rivela una ricerca della Scuola Politecnica Federale di Losanna. Ma sono svariati i vantaggi dell’impiego combinato fotonica e AI.
Un’imponente ricerca a cura della Leavey School of Business della Santa Clara University, a San Francisco, ha dimostrato la validità (e la precisione) degli algoritmi di machine learning nel fare previsioni circa la sorte delle start-up.
Documentare la situazione demografica in Medio Oriente è una sfida resa possibile da un approccio computazionale che permette di comprendere le differenze che sussistono tra individui più e meno abbienti, combinando tra loro sedici algoritmi e aprendo a numerose riflessioni.
Per la diagnosi e la cura del diabete l’innovazione tecnologica viene in aiuto. Tre diverse ricerche stanno mettendo a punto soluzioni in grado di migliorare la qualità di vita dei pazienti. Ecco in che modo.
Un algoritmo di machine learning sviluppato dall’Università di Stanford è in grado di dare una spiegazione alle perturbazioni che si verificano, per intere settimane, nell’area USA del Midwest, fornendo proiezioni accurate.
Dalla Virginia Commonwealth University, un bastone per non vedenti con sistema AI a bordo e interfaccia "robotic roller tip", in grado di aiutarli a determinare la propria posizione nello spazio e a pianificare un percorso verso un obiettivo preciso.
I risultati di uno studio della Technische Universität di Dresda introducono un paradigma inesplorato, che guarda allo sviluppo di piattaforme computazionali impiantabili - in grado di interagire con i fluidi e i tessuti corporei - per la rilevazione in tempo reale di modelli maligni nei segnali biologici.
Nel laboratorio di ricerca ARHeMLab (CIRMIS) di Napoli si lavora allo studio e all’applicazione della Brain Computer Interface per dispositivi indossabili, convinti delle potenzialità di impiego, sui luoghi di lavoro e in ambito medico.
Gli scienziati della Michigan State University in aiuto dell’agricoltura per consentire - anche grazie all’apporto dell’intelligenza artificiale - colture dalle caratteristiche genetiche in grado di resistere a parassiti, malattie e stress climatici.
Una nuova neuroprotesi - grazie al supporto dell’intelligenza artificiale - consente di decodificare il linguaggio umano non esplicitabile verbalmente.
L’intelligenza artificiale può essere preziosa per lo sviluppo dell’energia mareomotrice, proiettata verso un notevole salto in avanti. Ecco dove la ricerca sta lavorando.
Un recente studio - che vede, tra gli autori, l’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale - analizza i 17 Obiettivi per lo Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030, cercando di capire, per ognuno di essi, come utilizzare concretamente l’AI per conseguirli.
I sistemi di riconoscimento facciale e, più generale, tutti i sistemi in grado di rilevare dati biometrici, ricordano il Giano Bifronte della mitologia: straordinariamente affidabili e sicuri nelle funzioni di identificazione e autenticazione, poiché fondati su caratteristiche biofisiche uniche e…
I deepfake sono molto più di una moda del momento. La sensazione è che l’attuale hype mediatico abbia fatto soltanto la punta di un iceberg, che nei prossimi anni potrebbe rivelare un potenziale dirompente in tutte le applicazioni multimediali. Tra rischi, opportunità e curiosità tecnologica, è sin d’ora opportuno interrogarsi su come normare la creazione di contenuti potenzialmente ingannevoli.
I ricercatori dell’USC sono impegnati da qualche anno in un filone di studi che ha l’ambizione di consentire ai sistemi di intelligenza artificiale di “immaginare l'invisibile”. Ecco l’ultimo metodo messo punto.
Da uno studio congiunto, un metodo di scansione delle immagini basato su deep learning in grado di classificare automaticamente alcune caratteristiche lunari a partire dai dati video provenienti da un telescopio. L’obiettivo è migliorare l'efficienza nell’identificazione dei siti da esplorare alla ricerca dell'elio-3, risorsa promettente per la futura fusione nucleare.
Il progetto AI-Waste si propone di impiegare metodi di intelligenza artificiale per ottimizzare il processo di riciclo dei rifiuti. Così la digitalizzazione può aiutare a rendere sostenibile un processo industriale.
Il NIST, agenzia governativa statunitense, ha reso note una serie di raccomandazioni su come allentare le distorsioni nell’artificial intelligence. A un’accurata catalogazione delle possibili minacce, segue un approccio pragmatico che coinvolge l’intero lifecycle delle macchine, indicandone le criticità.
l’intelligenza artificiale dimostra un enorme potenziale nello sviluppo della medicina e della salute a livello globale. Il suo indirizzo deve risultare compatibile con il rispetto dei diritti umani, evitando i rischi che un utilizzo esclusivamente speculativo potrebbe inevitabilmente comportare. Uno studio condotto dall’OMS delinea sei principi fondamentali per guidare il design, lo sviluppo e l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per la salute.
Alle teorie sulla supremazia quantistica corrisponde uno scarso riscontro empirico. Un team di ricerca interdisciplinare supportato da IBM ha pertanto svolto una serie di test pratici per comprendere come le reti neurali quantistiche siano effettivamente in grado di risultare più potenti ed efficaci da allenare rispetto alle reti neurali classiche.
La nuova frontiera dei data analytics è segnata dall’arrivo di tecniche di intelligenza artificiale (Intelligent Data Processing, Machine Learning, Natural Language Generation, ecc.) destinate a far fare un “salto quantico” ai processi decisionali delle aziende nonché ad automatizzare i processi di gestione dei dati.
In futuro l’intelligenza artificiale sarà sempre più pervasiva, dalle app alla robotica, e si fa strada la possibilità di vedere attuate tecniche AI che imitano la cognizione umana per eseguire un'ampia varietà di compiti e affrontare situazioni.
La nuova grande ondata della digital transformation - e l’era degli insight che questa porta con sé - rappresentano, per le aziende, un’occasione preziosa, in grado di segnarne il livello di evoluzione e di successo. Una sorta di imperativo strategico, al quale non si potranno sottrarre se intendono puntare alla crescita costante, sia di tipo organizzativo che economico.
Un algoritmo di deep learning è in grado di stimare le probabilità di tumore al polmone. L’intuizione arriva da alcuni ricercatori di Olanda, Germania e Danimarca e avrà effetti benefici nella cura, continuando un percorso cominciato lo scorso decennio.
La Explainable AI – “intelligenza artificiale spiegabile” o “XAI” – è una disciplina emergente nell’ambito del machine learning, il cui obiettivo è fare chiarezza in merito a quanto succede nella “black box” dei dati e degli algoritmi che elaborano modelli di intelligenza artificiale.…
Esempi di grandi realtà aziendali che usano i big data in modo strategico: in questo video vediamo, in particolare, come farlo per aumentare le vendite, fidelizzare i clienti, ottimizzare il servizio assistenza e creare luoghi in cui confrontarsi con i data scientist.
Dagli Stati Uniti e, più in particolare, dalla California, dove terremoti e uragani sono, purtroppo, calamità naturali frequenti, uno studio dimostra come le tecniche di machine learning, deep learning e computer vision siano in grado di aiutare a prevedere ambienti costruiti più sicuri e resilienti.
A qualche giorno dal Data & AI Forum Italia, l’evento virtuale che IBM ha dedicato all’importanza strategica del dato nel tracciare il “viaggio” delle aziende verso la trasformazione digitale, ne ripercorriamo i passaggi salienti.
