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
Comunità energetiche, emobility, energy storage, smart building, resilienza della rete elettrica: in tutti questi casi saranno essenziali le microgrid, componenti del panorama energetico futuro che beneficeranno dell’impiego dell’intelligenza artificiale. Ecco come e perché.
Gli squilibri dell’ecosistema, la perdita di biodiversità e i cambiamenti climatici propri dell’attuale era geologica hanno conseguenze ancora più gravi su quelle aree del pianeta già oppresse da problematiche di natura socio-economica. Se rispondere a tale condizione di “ingiustizia sistemica” è un dovere etico, farlo per mezzo dell’intelligenza artificiale è necessario.
Una piattaforma web-based abilitante modelli predittivi da utilizzare in campo oncologico attraverso l’analisi di Big Data e tecniche di Intelligenza Artificiale (Machine Learning e Deep Learning per la manipolazione di dati clinici): è il progetto di ricerca ProBio a supporto della medicina di precisione in oncologia
Il contributo dei sistemi di intelligenza artificiale all’analisi e all’incrocio di complessi set di dati biomedici accelera il ritmo della ricerca sul genoma umano. Rimane, però, ancora aperta la sfida che vuole l’AI sempre più presente anche nella pratica clinica della genomica.
“Senza una comunità pacifica e inclusiva, non può esservi sviluppo sostenibile” recita l’Obiettivo 16 dei Sustainable Development Goals. L’intelligenza artificiale, certo, non ha la bacchetta magica, ma, per questo SDG dell’Agenda ONU, può intervenire, ad esempio, quantificando, attribuendo un numero e una precisa area geografica alle manifestazioni di odio e di intolleranza in Rete, indicando, a chi di dovere, “dove” intervenire per scardinare il sistema.
L’impiego dell’intelligenza artificiale per individuare perdite ed emissioni di metano si rivela sempre più utile (anche grazie alla combinazione con i satelliti) e costituisce un alleato prezioso nella lotta contro i cambiamenti climatici.
È particolarmente ricco e articolato il nuovo piano nazionale per l’intelligenza artificiale - approvato, qualche giorno fa, dal Consiglio dei Ministri - con obiettivi, settori prioritari sui quali investire e specifiche politiche di intervento per ogni area individuata. Eccone una breve sintesi.
Da un confronto tra esperti in discipline diverse (un ingegnere informatico, un ricercatore nel campo dell’AI policy e un professore di statistica), un’inedita riflessione sulla paura dell’intelligenza artificiale, sui timori che l'AI genera in chi, non sempre, possiede le conoscenze e le competenze atte a smontarli e ad analizzarli.
L’innovazione tecnologica e la digitalizzazione offrono vantaggi importanti per la sanità, alle prese con sfide sempre più ardue. Servono strumenti, ma anche maggiore conoscenza. Ecco, quindi, l’importanza di prassi condivise e di modelli esemplari.
TAKEAWAY La valutazione degli effetti di un prodotto sul capello richiede enormi investimenti che solo pochi e grandi brand della cosmesi possono permettersi Intelligenza Artificiale e Machine Learning hanno da tempo trovato spazio anche nell’ambito della Cosmetic Science; la ricerca…
Da un lato, un’AI orientata al benessere del pianeta. Dall’altro, la tesi per cui progresso e ricchezza dell’umanità dipendono anche dalla nostra capacità di affrontare i grandi temi legati all’ambiente e alla sostenibilità. Al centro, l’integrazione della tecnologia nei processi decisionali in ambito finanziario.
L’esperienza di acquisto è stata oggetto di profondi cambiamenti, costringendo le aziende a ripensare le proprie strategie di marketing in funzione delle esigenze e dei desideri del consumatore. L’AI può aiutare i marketer a comprendere meglio questo scenario e a creare esperienze sempre più coinvolgenti e customer-centric.
Quanti sono - e quali sono - nel mondo i Paesi che hanno già messo a punto un piano nazionale che metta ordine nell’adozione delle tecniche di intelligenza artificiale? Eccone un’istantanea ricca di chiaroscuri.
Il Machine Learning esprime ogni giorno potenzialità incredibili, in vari ambiti applicativi; tuttavia, solo una minima parte delle aziende impegnate in un percorso di transizione 4.0 riesce oggi ad implementarlo con successo nei processi aziendali. Cosa occorre fare per rendere profittevoli le applicazioni di Machine Learning?
In tema di tecnologie, oggi, gli eticisti sono alle prese con dubbi e interrogativi che vanno oltre il solo essere umano, per abbracciare questioni di urgenza globale relative al pianeta e all’ecosistema.
Se le tecnologie digitali rappresentano un’arma importante per il conseguimento degli obiettivi climatici del pianeta, è altrettanto vero che la loro impronta di carbonio è, essa stessa, un problema che grava su ambiente e clima.
Un sistema di intelligenza artificiale ha rilevato come il Sansone e Dalila di Rubens custodito presso la National Gallery di Londra non sia autentico, confermando le perplessità che i critici avanzavano da diverso tempo. Le AI sono sempre più presenti nel mondo dell’arte, nella creazione, nel restauro e nelle verifiche di autenticità.
Un imponente studio che vede coinvolti oltre 14.600 tra impiegati, manager, responsabili HR ed executive e C-Level di quattordici Paesi nel mondo, indica la strada alle aziende per mettere in atto quei cambiamenti che tengano conto di una forza lavoro uscita dalla pandemia desiderosa di rimettersi in gioco, più consapevole delle proprie priorità in ambito professionale e del modo in cui migliorare, attraverso la tecnologia, le competenze e il percorso di carriera.
Sulla riduzione delle emissioni di gas serra le aziende sono ancora indietro. Tuttavia, misurare la propria carbon footprint e i consumi in modo efficace è possibile, grazie all’impiego delle tecniche che fanno capo all’ambito di studi dell’intelligenza artificiale.
Il “nuovo”, affinché possa esprimere tutta la sua forza, impone necessariamente di cambiare, di divenire altro. Accade anche con l’Intelligent Automation, comparto in crescita e dai molteplici vantaggi, a patto che le aziende sappiano rivedere la propria organizzazione interna e acquisire competenze adeguate.
Il recente report del World Economic Forum “Designing Artificial Intelligence Technologies for Older Adults”, nel prendere in considerazione la progettazione di sistemi AI destinati all’assistenza agli anziani, raccomanda uno sviluppo responsabile delle tecnologie che vi sono alla base, che tenga conto delle vulnerabilità dei soggetti coinvolti e delle delicate questioni relative alla loro privacy.
Insieme a Cristina Bellomunno - avvocato esperto in Intellectual Property, IT e digital law - una riflessione di ampio respiro non solo sulla legittimità dell’intelligenza artificiale quale “inventore” al quale conferire un brevetto, ma anche «sulla funzione del sistema brevettuale come incentivo al progresso, da chiunque esso sia generato, persona fisica o sistema AI».
La ricerca lavora alla prossima generazione di sistemi di controllo industriali intelligenti. Per questo è nato il progetto europeo ELO-X che punta a ottimizzare i sistemi autonomi e a formare figure professionali altamente qualificate.
L’intelligenza artificiale evolve rapidamente. E, allo stesso tempo, aumentano le richieste, da parte delle aziende, di nuove funzioni dell’AI. Fenomeni - questi - che Gartner ha fissato nel suo rapporto sui nuovi trend dell’intelligenza artificiale, l’Hype Cycle for Artificial Intelligence 2021.
Sono molteplici, nell’ambito della security, le aree all’interno delle quali il machine learning ha, oggi, un proprio ruolo, andando, innanzitutto, a semplificare i processi e a velocizzare le procedure, automatizzando le attività del reparto IT. Vediamo in che modo.
Dall'Università di Glasgow, un algoritmo di machine learning prevede la probabilità che, a partire da sequenze genomiche virali, qualsiasi virus biologicamente rilevante possa passare da un animale infetto all’essere umano. L’obiettivo è arrivare, nel tempo, a identificare quei virus da tenere sotto stretto monitoraggio e prioritari per lo sviluppo di vaccini.
Un algoritmo di machine learning supporta l’analisi e la correlazione di un insieme complesso ed eterogeneo di dati relativi ai sintomi predittivi di disturbi psicotici.
L’applicazione delle tecniche che fanno capo all’ambito di studi dell’intelligenza artificiale è una pratica diffusa, ma il suo apporto sarà ancora più importante nel futuro - soprattutto in ambito medicale - come ha evidenziato l’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale durante il recente convegno AI TALK HEALTH.
Una piattaforma di recente sviluppo permette di creare un modello virtuale di tessuto tumorale, atto a testare - in scenari biologicamente realistici - progetti di nanoparticelle per nuovi farmaci e, sfruttando un algoritmo di machine learning, di ottimizzare la biodistribuzione dei nanovettori.
Definire percorsi verso la scoperta di nuovi materiali apre a possibilità tecnologiche attualmente inimmaginabili per il nostro futuro. E un acceleratore è senz’altro rappresentato dall’intelligenza artificiale. Vediamo in che modo.
