Estendere le frontiere dell'intelligenza artificiale
Il mondo dei sistemi cognitivi artificiali e dell'apprendimento meccanico avanza rapidamente e si sta trasformando in una delle maggiori sfide della ricerca internazionale. Si stanno sviluppando nuove tecniche in questo campo che trasformeranno molti aspetti della nostra vita privata e lavorativa. Il progetto SIMBAD ("Beyond features: Similarity-based pattern analysis and recognition"), sostenuto dall'UE con un finanziamento di 1,65 Mio EUR, sta valutando alcuni modi in cui questa ricerca potrebbe essere sfruttata. SIMBAD mira a sviluppare fino in fondo la nuova tecnologia che sta emergendo nei campi del riconoscimento dei pattern e dell'apprendimento meccanico, e sta indagando l'uso di "informazioni similari" al posto dell'approccio standard "sulla base di caratteristiche comuni", ha detto il professor Marcello Pelillo dell'università Ca' Foscari Venezia (Italia). La società sta sviluppando macchine sempre più complesse (come i robot) per adempiere a molti dei nostri bisogni giornalieri, ha detto. I sistemi cognitivi artificiali (ACS) stanno ormai diventando una priorità principale della ricerca internazionale e in concordanza con questa priorità la Commissione europea ha fatto di questo settore uno dei sette settori chiave della ricerca che l'Europa deve sviluppare affinché possa diventare uno dei leader nel campo delle tecnologie dell'informazione e della comunicazione (TIC) di prossima generazione. Una ricerca fruttuosa in questo campo porterà allo sviluppo di molti strumenti che avranno un forte impatto sociale e economico nell'UE, ha aggiunto. Il controllo dei veicoli, delle reti di comunicazione, della diagnostica medica e l'interazione uomo-macchina sono soltanto alcuni dei campi di applicazione che ne trarranno beneficio. Ci saranno anche molti vantaggi economici che daranno una spinta alla competitività europea. "Stiamo dedicando molti sforzi al completamento di due applicazioni di imaging biomedico su larga scala. Contribuiamo alla fornitura di tecniche avanzate efficaci per assistere nella diagnosi del carcinoma delle cellule renali e nella diagnosi della maggior parte delle psicosi, come la schizofrenia e il disturbo bipolare," ha spiegato il professor Pelillo. "Questo tipo di problemi non sono soggetti ad essere affrontati attraverso l'uso delle tecniche tradizionali dell'apprendimento meccanico, a causa della difficoltà di derivare descrizioni adatte sulla base di caratteristiche comuni." Un buon esito di queste applicazioni di ricerca dimostrerebbe che l'approccio SIMBAD è altamente quallificato per essere usato nella biomedicina, e questo sarebbe un buon punto di partenza per ulteriori ricerche da effettuare in quest'area, ha spiegato. Usare le tecniche di riconoscimento dei pattern in medicina e nei servizi sanitari comporterebbe grandi miglioramenti nel campo della salute pubblica in tutta l'UE e aprirebbe molte strade alla tecnologia dell'industria della salute. "Un risultato positivo dei nostri esperimenti fornirebbe le prove riguardo all'applicabilità del nostro approccio nella biomedicina, promuovendo così la ricerca lungo la strada definita da SIMBAD, sia a livello metodologico che a livello pratico," ha osservato il professor Pelillo. "Questo offrirebbe potenzialmente nuove opportunità nella gestione della salute e delle malattie, e comporterebbe enormi miglioramenti alla qualità e all'efficienza dei nostri sistemi sanitari," ha fatto notare. "Il campo del riconoscimento dei pattern si occupa della scoperta automatica delle regolarità dei dati attraverso l'uso di algoritmi informatici, e attraverso l'uso di queste regolarità compiere azioni come la classificazione dei dati in diverse categorie, in vista di fornire sistemi artificiali capaci di migliorare la propria performance alla luce di nuovi stimoli esterni." A SIMBAD partecipano sei partner di cinque paesi europei (Italia, Paesi Bassi, Portogallo, Svizzera e Regno Unito): un consorzio internazionale che riflette un campo di ricerca internazionale. "Le competenze necessarie per raggiungere i nostri obiettivi non possono essere trovate a livello locale o nazionale. La dimensione europea del progetto garantisce una massa critica di ricercatori con esperienze e competenze complementari, stimolando in questo modo la possibilità di successo," ha detto il professor Pelillo. "Inoltre, l'impatto potenziale di questa ricerca va al di là del livello nazionale e l'UE beneficerà del fatto di presentarsi come partecipante attivo sulla scena mondiale dei sistemi cognitivi artificiali, che è ampiamente dominata dagli USA.
Paesi
Svizzera, Italia, Paesi Bassi, Portogallo, Regno Unito