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
Che tipo di macchie intelligenti vogliamo avere tra noi: robot che salvano cinque persone dall'essere investite da un carrello, sacrificandone una estranea all’incidente, o robot che rifiutano di sacrificare qualcuno, anche se questo gesto significa salvare diverse vite? E, ancora, se il loro aspetto influisce sulla “moralità percepita” delle loro azioni, i robot dovrebbero essere progettati per assomigliare agli umani oppure per essere simili a un ammasso di ingranaggi? Le risposte a queste domande potrebbero influenzare in modo importante la ricerca futura in tema di intelligenza artificiale e robotica.
A primo quadrimestre concluso, siamo tornati all’Istituto comprensivo “Mattarella” di Modena per capire come sta andando il primo progetto italiano di scuola sperimentale sull’intelligenza artificiale per i ragazzi di terza media.
Le applicazioni delle tecnologie di intelligenza artificiale per l’analisi delle performance sportive stanno attirando sempre più interesse da parte degli addetti ai lavori. Se ne parla molto, anche se i progetti consolidati sul mercato sono al momento ancora decisamente limitati.
L’innovazione tecnologica, attraverso la precision forestry, può garantire un sostegno prezioso per tutelare e beneficiare delle foreste. L’Italia ha tutto da guadagnarci.
Riprogrammare i processi aziendali con l'Intelligenza Artificiale: tecnologie che eseguono, imparano, creano e collaborano. IUSINTECH organizza quattro webinar formativi con l’obiettivo di illustrare le molteplici applicazioni dell’Intelligenza Artificiale e il loro impatto nel mondo produttivo e nelle relazioni sociali
I software di riconoscimento facciale rappresentano un serio pericolo per la società. Il loro utilizzo preventivo per evitare crimini è una applicazione potenzialmente valida, ma… quali sono i limiti?
Secondo uno studio approfondito del Boston Consulting Group, l’utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale sarebbe in grado di ridurre, in dieci anni, dal 5% al 10% le emissioni di gas serra da parte delle aziende, generando fino a 2,6 mila miliardi di dollari di valore, tra nuovi ricavi e risparmi di costi.
Due ricercatori USA hanno sviluppato un modello computazionale in grado di captare gli stati emotivi negli utenti connessi ai social media, creando un ponte tra tecniche di machine learning e psicologia umana.
Secondo voi, c’è un modo per capire chi in futuro svilupperà la malattia di Alzheimer? La risposta sembra essere sì, almeno stando agli ultimi traguardi della ricerca scientifica che accende nuove speranze per la lotta a malattie neurologiche degenerative e debilitanti.
Un gruppo di scienziati giapponesi ha sviluppato un metodo diagnostico non invasivo per i tumori della sottomucosa dello stomaco e dell’intestino tenue. Lo strumento utilizzato è un algoritmo di machine learning, allenato mediante le immagini dei tessuti tumorali acquisite con la tecnica dell’imaging iperspettrale a infrarosso.
L’AI viene impiegata sempre più spesso per comprendere il Dna perché possa fornire strumenti utili per la cura medica. Già oggi è efficace anche per lo studio del Covid-19, come dimostra il lavoro di Massimo Delledonne, professore di Genetica, che elenca potenzialità e vincoli.
Quali sono i benefici derivanti dall’adozione di sistemi AI all’interno delle organizzazioni? Il sondaggio condotto lo scorso giugno da McKinsey su un campione di 2.395 aziende indaga su tale questione e delinea un quadro che tiene conto anche dei rischi legati all’utilizzo dell’intelligenza artificiale e dell’impatto che la pandemia ha avuto sugli investimenti in nuove tecnologie.
I ricercatori del Massachusetts Institute of Technology hanno sviluppato particolari algoritmi AI - denominati reti "liquide" - capaci di adattarsi continuamente a nuovi input di dati. Un’inedita rete neurale artificiale, che potrebbe essere di aiuto nel processo decisionale applicato alla diagnostica per immagini e alla guida autonoma.
Per capire quali problemi di ordine pratico incontra chi adotta veicoli a zero emissioni, un team di ricercatori USA ha sviluppato un algoritmo AI che, sulla base delle analisi delle recensioni degli utenti, identifica con precisione i luoghi in cui il numero delle stazioni di ricarica dei veicoli elettrici è insufficiente, dove sono fuori servizio o dove la loro qualità è scadente.
A Torino, un team multidisciplinare ha messo a punto un metodo di analisi che ha impiegato tecniche di Machine Learning per una terapia post infarto accurata ed efficace. Del team fa parte il professor Umberto Morbiducci, che evidenzia il grande valore della ricerca e prospetta le opportunità che si aprono con l’intelligenza artificiale.
Prende avvio Microsoft AI Hub, un altro pilastro del piano quinquennale di investimento in tecnologie e formazione con cui l’azienda intende contribuire alla trasformazione digitale dell’Italia.
Le tecnologie che fanno capo all’ambito di studi dell’intelligenza artificiale oggi sono in grado di elaborare qualsiasi tipo di immagine a partire dall’associazioni dei dati testuali contenuti nel database. Vediamone alcuni esempi.
Il clamoroso successo ottenuto da DeepMind con AlphaFold ha attirato le attenzioni degli analisti anche sugli aspetti finanziari, dove si ritrova un bilancio dal passivo piuttosto consistente, nonostante la netta crescita sul fronte dei ricavi. L’eterna “lotta” tra ricerca e business vede nell’operato della società inglese, controllata da Google, un caso emblematico. In qualità di AI Lab, queste realtà si ritrovano infatti attratte da due poli opposti, tra una R&D molto costosa e il contesto aziendale che le spinge generare utili in ambito commerciale. Oltre una certa soglia di investimenti, per ora la soluzione più ricorrente è rappresentato dal sostegno finanziario di una grande holding tecnologica.
La discriminazione da parte degli algoritmi di soluzioni e applicazioni basate su tecniche di intelligenza artificiale è reale e rappresenta un pericolo, soprattutto alla luce di casi già "entrati nella storia"
Deep learning, big data analytics, data science e intelligenza artificiale possono contribuire a impiegare i dati provenienti dai social network per migliorare la resilienza delle nostre società. La ricerca offre un aiuto importante, come testimonia Stefano Cresci, fresco vincitore del premio che “incorona” il più interessante giovane ricercatore europeo.
Un nuovo test della vista - sviluppato, grazie anche al supporto di un algoritmo AI, dagli scienziati dell’University College London (UCL), in collaborazione con il Western Eye Hospital di Londra - potrebbe diventare strumento predittivo in ambito oculistico, formulando una diagnosi precoce della degenerazione maculare senile di tipo umido addirittura tre anni prima che si manifestino i sintomi.
Dall’intelligenza artificiale arriva Xiaoice, la donna virtuale che fa compagnia 24 ore su 24 a milioni di cinesi, mentre in Giappone il governo ha annunciato che promuoverà tutti i sistemi di AI in grado di creare nuove coppie. La tecnologia si estende al campo delle relazioni con l’altro sesso, sollevando non poche perplessità.
Gli Stati Uniti hanno deciso di investire 130 milioni di dollari per finanziare progetti di ricerca e sviluppo nell’ambito dell’energia rinnovabile da fonte solare. L’intelligenza artificiale figura in una parte dei progetti, dove l’innovazione tecnologica è la vera protagonista.
Un nuovo corso di studi sonda che cosa accade negli strati più profondi e nascosti della rete neurale nell’ambito di applicazioni di computer vision, arrivando a intervenire – modificandolo - nel complesso meccanismo di ragionamento della macchina.
I ricercatori di medicina dell’Università di Tennesse hanno sviluppato un algoritmo in grado di individuare la presenza di traumi infantili. Il sistema sfrutta alcune tecniche di intelligenza artificiale e funziona come un chatbot: attraverso le domande giuste, riesce a individuare le cause dei disagi vissuti dai bambini.
Grazie alle tecnologie di deep learning, il team di DeepMind ha risolto con successo il famigerato Protein Folding Problem: costruire la struttura 3D di una proteina a partire dalle informazioni della sequenza di amminoacidi che la compongono. Si tratta della dimostrazione pratica di come l’intelligenza artificiale sia in grado di cambiare per sempre la ricerca e l’applicazione nell’ambito della biologia molecolare, aprendo nuove possibilità nella farmacia, nella medicina e nelle tecnologie ambientali.
Per creare previsioni climatiche accurate e precise, la scienza punta sempre più sull’AI e sulla straordinaria potenza di calcolo dei supercomputer. Ma serve tenere conto di tutti i particolari: tra questi, lo studio delle nuvole, come spiega uno scienziato italiano impegnato nel consorzio statunitense CLiMA.
Una breve introduzione ad alcune delle tecniche e dei modelli più comuni utilizzati nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP - Natural Language Processing)
Un gruppo di ricercatori del Google Brain Team ha identificato una nuova causa all’origine delle prestazioni scadenti della maggior parte dei modelli di machine learning fuori dal laboratorio. Vediamo di che cosa si tratta.
Uno studio dell’University of Southern California ha indagato un aspetto molto particolare della generazione di linguaggio naturale da parte della macchina: la comprensione del contesto in cui si inserisce la frase. Giungendo alla conclusione che c’è ancora molto da lavorare sulle modalità di addestramento degli algoritmi AI, affinché riproducano un linguaggio che non sia solo grammaticalmente e sintatticamente corretto, ma che abbia anche un senso logico.
