Intelligenza artificiale, la Sapienza al vertice del Laboratorio nazionale del CINI
Daniele Nardi del Dipartimento di Ingegneria informatica automatica e gestionale è stato nominato Direttore del Laboratorio nazionale Artificial Intelligence and Intelligent Systems del Consorzio interuniversitario nazionale per l’informatica.
Daniele Nardi, docente della Sapienza, nominato Direttore del Laboratorio nazionale Artificial Intelligence and Intelligent Systems del CINI
Daniele Nardi, docente di Intelligenza Artificiale del Dipartimento di Ingegneria informatica automatica e gestionale “Antonio Ruberti” della Sapienza, è stato nominato Direttore del Laboratorio nazionale Artificial Intelligence and Intelligent Systems del CINI (Consorzio Interuniversitario Nazionale per I’Informatica).
La nomina rappresenta un ulteriore riconoscimento per la Sapienza che è stata la culla dell’Intelligenza Artificiale in Italia, avendo attivato il primo insegnamento in questa disciplina agli inizi degli anni ’90, la prima laurea magistrale in Intelligenza Artificiale e Robotica nel 2009 e attivato quest’anno una delle cinque componenti del Dottorato Nazionale in Intelligenza Artificiale.
La Sapienza oggi vanta uno dei più significativi gruppi di ricercatori ed esperti in intelligenza artificiale, di assoluto valore internazionale.
“Siamo certi che, anche con il supporto di tutte le altre aree del sapere che si sono avvicinate all’intelligenza artificiale nel recente passato – dichiara la rettrice Antonella Polimeni – la direzione del professor Nardi contribuirà ad azioni strategiche tali da consentire all’Italia di essere competitiva in questa disciplina che potrà rappresentare il trampolino di lancio per progetti di grande impatto scientifico.”
Il Laboratorio Nazionale Artificial Intelligence and Intelligent Systems del CINI ha l’obiettivo di rafforzare la ricerca italiana nel settore dell’intelligenza artificiale, supportando il ruolo dell’Italia nel mondo, di sostenere l’industria italiana promuovendo il trasferimento tecnologico dalla ricerca alla imprenditorialità, di supportare la società italiana attraverso lo sviluppo di applicazioni in grado di migliorare i servizi per i cittadini e di contribuire a nuove visioni dell’intelligenza artificiale per un suo uso consapevole e rispettoso dei principi etici.
Testo e foto dal Settore Ufficio stampa e comunicazione Sapienza Università di Roma
PRIMI AL MONDO, A TORINO I CARDIOLOGI SFRUTTANO L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER DEFINIRE LA STRATEGIA DOPO L’INFARTO
Pubblicato sulla rivista The Lancet uno studio della Cardiologia universitaria della Città della Salute, svolto con i ricercatori di UniTo e PoliTo, per la creazione di un nuovo sistema di classificazione del rischio di eventi futuri nei pazienti dopo un infarto. Una tecnica che determinerà una vera rivoluzione e ridurrà statisticamente la possibilità di una non corretta diagnosi. Questo risultato rafforza la scelta di Torino come sede dell’Istituto Italiano di Intelligenza Artificiale
Straordinario risultato di una ricerca coordinata dalla Cardiologia universitaria dell’ospedale Molinette della Città della Salute di Torino (diretta dal professor Gaetano Maria De Ferrari), assieme al Dipartimento di Informatica dell’Università di Torinoed a quello di Meccanica e Aerospaziale del Politecnico di Torino. Gli autori hanno utilizzato quell’approccio dell’Intelligenza Artificiale chiamato Machine Learning o di apprendimento automatico, secondo il quale i computer imparano progressivamente dai dati che vengono loro forniti migliorando sempre più le loro capacità predittive ed individuando correlazioni. In questo caso, il risultato è stato la creazione diun nuovo sistema di classificazione del rischio di eventi futuri nei pazienti dopo un infarto. La assoluta novità e la grande efficacia di questo nuovo approccio sono valse alla ricerca la pubblicazione, oggi 15 gennaio, sulla rivista di medicina più blasonata al mondo, The Lancet.
“I pazienti con infarto miocardico acuto – spiega il dottor Fabrizio D’Ascenzo, coordinatore dello studio – sono ad altissimo rischio nei primi due anni sia di una recidiva di infarto sia di sanguinamenti maggiori legati ai farmaci che mantengono il sangue ‘più fluido’, come la cardioaspirina. La decisione sulla terapia migliore deve bilanciare questi due rischi, cosa che il cardiologo fa basandosi sulla propria esperienza e sul suo intuito clinico, aiutato da dei punteggi di rischio. Tuttaviaquesti punteggi sono poco precisi e pertanto di modesto aiuto anche per un cardiologo esperto. Abbiamo perciò cercato di migliorare la situazione utilizzando dati clinici riguardanti 23.000 pazienti, molti dei quali raccolti in Piemonte, che hanno fornito la massa critica di informazioni per la nostra ricerca”.
“Collaboriamo da anni con la Cardiologia universitaria delle Molinette, studiando le relazioni esistenti tra i flussi sanguigni e le patologie che interessano le arterie – dicono i professori Umberto Morbiducci e Marco Deriu del Gruppo di Biomeccanica Computazionale del Politecnico – e come Bioingegneri siamo entusiasti di avere esteso la collaborazione a questo nuovo settore, estremamente promettente”.
L’analisi dei dati con questa tecnica basata sull’Intelligenza Artificiale si differenzia nettamente dall’approccio usato finora, basato sull’analisi statistica tradizionale. In alcuni settori questa nuova tecnica determinerà una vera rivoluzione.
“I dati – spiega Marco Aldinucci, docente di Informatica di UniTo – sono stati analizzati con algoritmi di Machine Learning che usano pertanto metodi matematico-computazionali per apprendere informazioni direttamente dai dati, senza il bisogno di conoscere nulla a priori sulle possibili relazioni tra i dati stessi”.
La differenza trovata tra l’approccio precedente basato sull’analisi statistica tradizionale e questo, basato sull’Intelligenza Artificiale, è stata davvero importante. Mentre la precisione dei migliori punteggi disponibili per identificare la possibilità di un evento come un nuovo infarto o un sanguinamento si aggira intorno al 70%, la precisione di questo nuovo punteggio di rischio si avvicina al 90%, riducendo statisticamente la possibilità di una non corretta diagnosida tre a un solo paziente su dieci analizzati.
“Siamo entusiasti di questi risultati – afferma il professor Gaetano Maria De Ferrari – per tre motivi. Primo, possiamo ora curare meglio i nostri pazienti, aggiungendo alla nostra esperienza clinica delle stime davvero precise del rischio cui vanno incontro, confermando il ruolo centrale della Cardiologia universitaria di Torino nella ricerca volta a creare benefici per i pazienti. Secondo, lo studio è una dimostrazione fortissima delle possibilità dell’Intelligenza Artificiale in medicina e in cardiologia in particolare. Terzo, questo risultato ottenuto in collaborazione tra Università e Politecnico rafforza la scelta di Torino come sede dell’Istituto Italiano di Intelligenza Artificiale. In particolare, noi vorremmo candidarci ad un ruolo di riferimento italiano per l’intelligenza artificiale in medicina e questa pubblicazione può contribuire a legittimare questa aspirazione”.
Torino è stata scelta come sede principale dell’Istituto Italiano per l’IntelligenzaArtificiale (3I4AI), che si occuperà dell’applicazione dell’intelligenza artificiale in vari settori, con attività di ricerca prevista anche in diverse sedi aggiuntive sul territorio nazionale.
Sia l’Università che il Politecnico di Torino avranno un ruolo importante nell’Istituto. “Con soddisfazione e con orgoglio accogliamo la notizia di questo successo straordinario che testimonia, ancora una volta, il valore della nostra ricerca – dichiara il Rettore dell’Università di TorinoStefano Geuna – L’attenzione della comunità scientifica mondiale a questo studio conferma l’Università di Torino come un’eccellenza della ricerca nazionale a livello internazionale. I gruppi di ricerca coinvolti, ai quali va il nostro più sentito ringraziamento, hanno dato prova di come si possano ottenere risultati straordinari condividendo obiettivi ambiziosi ed integrando saperi e competenze. La nuova frontiera scientifica che coniuga l’applicazione dell’intelligenza artificiale alla diagnostica in medicina è in grado di migliorare come mai prima d’ora la cura di patologie importanti e, più in generale, la qualità di vita di tante persone colpite da patologie gravemente invalidanti. Per arrivare a questi risultati possiamo contare su una ricerca capace di integrare innovazione tecnologica e conoscenze altamente specialistiche. Gli Atenei torinesi ed il nostro sistema sanitario condividono ormai una provata esperienza in questa direzione. Questo fa di Torino la sede ideale per ospitare l’Istituto Italiano di Intelligenza Artificiale”.
“Questo progetto oggettiva ulteriormente la forte partnership tra Università ed Azienda ospedaliera, dove la ricerca e l’assistenza si integrano per assicurare percorsi innovativi sempre più tecnologici, con il fine comune di garantire ai pazienti la migliore cura”, sottolinea il Direttore generale della Città della Salute di Torino Giovanni La Valle.
“L’Intelligenza Artificiale rappresenta un tema chiave per la ricerca dei prossimi anni, sul quale il nostro Ateneo può vantare competenze riconosciute dalla comunità scientifica internazionale e ha ottenuto risultati di estrema rilevanza, quali ad esempio il coordinamento del Dottorato nazionale sull’Intelligenza Artificiale su IA e Industria 4.0 e la partecipazione del Politecnico al prestigioso Laboratorio Europeo sull’Intelligenza Artificiale dei dati ELLIS – commenta il Rettore del Politecnico di Torino Guido Saracco – L’eccellente risultato prodotto da questa ricerca condotta insieme a Università di Torino e Città della Salute dimostra ancora una volta la molteplicità e la trasversalità delle applicazioni dell’Intelligenza Artificiale, che ormai spazia in tutti i settori di punta della nostra economia, dall’automotive alla manifattura, all’industria del lusso e molti altri ambiti, come appunto quello della salute, dove sta diventando sempre più essenziale. Questa ricerca è poi un esempio di collaborazione multidisciplinare tra enti, che dimostra ancora una volta che tutti i soggetti del territorio sono già pronti a lavorare insieme per fare dell’Istituto un grande polo di ricerca”.
Un team di ricercatori del Dipartimento di Fisica della Sapienza Università di Roma, dell’Istituto dei Sistemi Complessi del CNR e dell’Università Cattolica di Roma ha sviluppato un sistema di intelligenza artificiale che, inglobando il tumore in una rete neurale, è capace di monitorare il metabolismo e la crescita delle cellule cancerose e, in maniera del tutto non invasiva, gli effetti delle chemioterapie. I risultati del lavoro sono stati pubblicati sulla rivista Communications Physics
La figura mostra l’evoluzione temporale del campione tumorale usato nella rete ottica
L’intelligenza artificiale sta cambiando non solo molti aspetti della vita quotidiana, ma anche il modo di “fare scienza”, stimolando nuovi esperimenti e suggerendo strade di ricerca finora inesplorate.
Così i sistemi di intelligenza artificiale diventano sempre più avveniristici, interdisciplinari e neuromorfici (ovvero simili ai sistemi viventi) e trovano applicazione nei più disparati settori, come l’elettronica, l’informatica, la simulazione e le diverse branche della medicina. I nuovi modelli sono sviluppati per imitare il cervello umano, sia nel funzionamento, con un consumo di energia molto ridotto per l’apprendimento, sia nella struttura, utilizzando materiali biologici.
Il team di ricercatori coordinato da Claudio Conti del Dipartimento di Fisica della Sapienza e Direttore dell’Istituto dei sistemi complessi del CNR, in collaborazione con Massimiliano Papi della Università Cattolica del Sacro Cuore di Roma, ha realizzato una rete neurale ottica che ingloba al suo interno delle cellule tumorali viventi che crescono e si moltiplicano nel tempo. Si tratta di un dispositivo ibrido, formato da tessuti viventi e parti fisiche, come lenti, specchi e computer tradizionali, che evolve nel tempo e può essere addestrato per fornire informazioni sulle cellule tumorali, il loro metabolismo e l’effetto di chemioterapia e altri trattamenti.
Nello studio, sviluppato nell’ambito del progetto PRIN “PELM: Photonic Extreme Learning Machine” e pubblicato sulla rivista Communications Physics, i ricercatori hanno utilizzato cellule tumorali di glioblastoma, un tumore gravissimo del cervello, che sono state inserite nel dispositivo ottico. Fasci laser sono stati opportunamente addestrati per attraversare le cellule tumorali, che si comportano come dei nodi di una rete neurale. A questo punto il sistema di intelligenza artificiale, agisce come una vera e propria rete neurale biologica, memorizza ed elabora i dati e successivamente codifica le informazioni contenute nella luce estratta dalle cellule tumorali.
Lo schema della rete neurale ottica usata negli esperimenti
Ma non solo, la rete neurale vivente può riconoscere gli stimoli esterni e reagire ai cambiamenti: aggiungendo alcune dosi di farmaci chemioterapici i ricercatori hanno dimostrato la capacità del modello di calcolare l’efficacia della terapia contro il glioblastoma.
La rete neurale, opportunamente addestrata, evidenzia infatti cambiamenti nel tumore non rivelabili con i metodi tradizionali, come la microscopia o le tecniche fisico-chimiche, e inoltre fornisce nuove informazioni sulla dinamica dell’evoluzione temporale e sugli effetti della temperatura, prima ottenibili solo attraverso tagli o modifiche invasive ai campioni tumorali. Il potenziale di tale tecnica sta nelle importanti ricadute applicative nel campo delle nuove tecnologie impiegate nella cura del cancro e in particolare nella nanomedicina.
“Si tratta di un’applicazione originale e innovativa dei nuovi concetti di Deep Learning alla fisica – spiega Claudio Conti. L’idea è che possiamo usare questi modelli matematici non solo per fare operazioni semplici come il riconoscimento delle immagini, ma anche fare esperimenti decisamente non convenzionali, che sfruttano la fisica e la biofisica con un approccio interdisciplinare”.
Riferimenti:
Living optical random neural network with three dimensional tumor spheroids for cancer morphodynamics – D.Pierangeli, V.Palmieri, G.Marcucci, C.Moriconi, G.Perini, M.DeSpirito, M.Papi, C.Conti – Communications Physics (2020)DOI: https://doi.org/10.1038/s42005-020-00428-9
Testo e immagini dalla Sapienza Università di Roma
L’Università di Torino accoglie con grande soddisfazione la decisionedella Presidenza del Consiglio che ha individuato Torino come sede per l’Istituto Italiano per l’Intelligenza Artificiale (I3A)
“La costituzione a Torino di un Istituto nazionale dedicato all’Intelligenza Artificiale è la naturale evoluzione di un processo già forte e consolidato su cui siamo impegnati da tempo in sinergia con gli altri Atenei del territorio, gli Enti e il mondo delle imprese” dichiara il Rettore Stefano Geuna “A partire dal lavoro dei ricercatori del Dipartimento di Informatica fino alle sempre più frequenti integrazioni con le altre discipline di eccellenza, l’Ateneo svolge un ruolo centrale nei settori che saranno principalmente coinvolti nel nuovo Istituto dalla robotica alla sanità, dalla mobilità all’agrifoood, dall’energia alle digital humanities e industrie creative in connessione con i principali trend tecnologici (5G, Industria 4.0, Cybersecurity).
Una combinazione che rende unico l’ecosistema torinese e che ha determinato Torino candidata ideale per l’istituzione del nuovo centro. Mai come in questo caso il nostro territorio ha saputo fare rete con slancio e partecipazione collettiva. Un grande lavoro di squadra che ha coinvolto tutti gli attori pubblici e privati, gli Atenei, gli Enti e le imprese. Mi congratulo con la Sindaca Chiara Appendino, l’Assessore Marco Pironti e con Don Luca Peyron che con il suo entusiasmo è stato un grande motivatore per il territorio. Come comunità accademica siamo pronti a mettere a disposizione del progetto le nostre competenze per promuovere e sviluppare il necessario mix fra eccellenza nella ricerca e capacità di trasferimento tecnologico utile alla maturazione del progetto”.
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Testo dall’Ufficio Stampa dell’Università degli Studi di Torino sull’individuazione della sede dell’Istituto Italiano per l’Intelligenza Artificiale I3A.
L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE SOSTITUIRÀ COMPLETAMENTE IL LAVORO UMANO?
Imprenditori, manager ed esperti si confrontano al Campus Economico di Ca’ Foscari
Venezia, 2 settembre 2020 – La Venezia che non si lascia fermare dall’acqua alta eccezionale e dal Covid-19, resiliente simbolo di sostenibilità e innovazione, torna a proporre ad una platea internazionale di imprenditori, manager ed esperti il dibattito su come l’Intelligenza Artificiale e la Blockchain abbiano modificato il modo di fare impresa, la gestione delle risorse e i potenziali cambiamenti sui settori e sui processi delle aziende che decideranno di adottare queste tecnologie.
Si terrà venerdì 4 settembre presso il Campus Economico San Giobbe, lo Strategy Innovation Forum di Università Ca’ Foscari Venezia, durante il quale saranno presentati i risultati del Report “Gli impatti di IA e di Blockchain sui modelli di business” realizzato da Carlo Bagnoli, professore ordinario di Innovazione strategica e fondatore e ideatore del SIF.
“Negli ultimi 9 mesi Venezia si è trovata ad affrontare due tra le maggiori crisi della sua storia: l’inondazione di novembre 2019 e la pandemia di marzo 2020 che hanno fatto registrare una diminuzione di -13,2 milioni di presenze in città, per un totale di 3 miliardi di euro di spesa turistica perduta” afferma Carlo Bagnoli. “Un calo di oltre il 60% rispetto allo scorso anno, che ha portato alla chiusura temporanea e/o definitiva di numerose strutture. Con lo Strategy Innovation Forum vogliamo dare un segnale forte di ripresa e di resilienza di questa città, insieme ai manager ed esperti nazionali e internazionali che hanno deciso di partecipare all’evento”.
Secondo l’analisi condotta dal professor Bagnoli sui 183 report realizzati, manifatturiero, retail e sanitario sono i tre settori su cui impatterà maggiormente l’Intelligenza Artificiale, più efficace ed efficiente di quella umana, tanto da prevedere la completa automatizzazione dei lavori umani in un futuro non troppo lontano.
Il 16% delle fonti esaminate parla di un aumento dell’automazione nei processi di produzione del settore manifatturiero e dell’ottimizzazione delle linee di produzione, creando sistemi di smart manufacturing: macchinari con nuove capacità cognitive e di apprendimento, che migliorano il monitoraggio, l’auto-correzione dei processi e l’aumento della produzione on-demand.
Il retail (15% delle fonti) potrà offrire prodotti e servizi più personalizzati, incrementare l’engagement del cliente e aumentare le vendite. Ad esempio, quando un consumatore acquista su un sito web, questo registra le preferenze dello stesso per le volte successive.
Il maggior impatto lo avrà il settore sanitario (13% delle fonti) con possibilità di monitorare lo stato di salute dei pazienti, sia negli ospedali sia presso le abitazioni private, grazie a dispositivi in grado di raccogliere e comunicare i dati biometrici dei pazienti, utili per cure sanitarie personalizzate. I pazienti potranno poi controllare i propri esami tramite smartwatch allacciati ai polsi e sarà possibile avere un rilevamento più rapido e preciso dei dati sanitari per avere una diagnostica più attendibile.
“Le aziende che per prime adotteranno tali tecnologie, integrandole nelle proprie strategie aziendali, creeranno un gap competitivo difficilmente colmabile dalle altre” spiega Bagnoli. “Secondo Gartner il 59% delle aziende non ha ancora formulato vere e proprie strategie di IA, ma ormai è chiaro che questa tecnologia produrrà i maggiori cambiamenti nel mondo del business con un contributo potenziale di 15 trilioni di dollari dell’economia mondiale 2030”.
Il nuovo modo di interpretare e analizzare i dati dei clienti (11% delle fonti) consente alle aziende di progettare con precisione la domanda e raggiungere i clienti target con forme di comunicazione personalizzata. L’engagement aumenta con l’interazione tramite chatbot e assistenti virtuali che possono guidare il processo di acquisto. Ecco perché anche i prodotti saranno sempre più personalizzati, grazie all’integrazione automatica e in tempo reale dei feedback degli utenti nei processi di design di prodotto, nell’ottica dell’approccio di co-design.
L’Intelligenza artificiale apre la strada a significativi cambiamenti anche nella gestione dei rapporti con i fornitori (riscontrato nel 12% delle fonti analizzate), ad esempio velocizzando le comunicazioni lungo tutta la supply chain, consentendo la decentralizzazione delle reti logistiche e riducendo i costi di trasporto.
Importanti le applicazioni sulle risorse umane (riscontrato nel 23% dei casi): dalla sostituzione degli operatori umani da parte di macchine intelligenti, alla riduzione dell’errore umano e degli infortuni sul lavoro, grazie all’integrazione sinergica tra intelligenza umana e intelligenza artificiale.
Miglioramenti anche nei processi interni (24% delle fonti analizzate) con l’aumento di efficienza nella gestione del magazzino, riducendo sprechi e scorte inutili, migliorando i tempi di raccolta ordini e invio a produzione, migliorando la diagnostica grazie alla maggiore disponibilità di informazione, riducendo i tempi di fermo macchina. L’IA agirà anche sui processi esterni (11% delle fonti), intervenendo sulla riduzione dei costi di trasporto, identificando tragitti meno costosi e più efficienti e riconoscendo preventivamente potenziali problemi. Nelle analisi di mercato l’IA permette di incrociare dati di domanda e offerta in tempo reale, anticipando i trend di vendita e aumentando l’efficienza nel controllo delle fasi di acquisto e di vendita e riducendo il time to market.
Testo sul confronto “L’intelligenza artificiale sostituirà completamente il lavoro umano?” dall’Ufficio Comunicazione e Promozione di Ateneo – Settore Relazioni con i media Università Ca’ Foscari Venezia
