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Tecnologie emergenti, tra ricerca, sperimentazione pratica e applicabilità

24 giugno 2021

Explainable AI: cos’è, quali sono i principi e gli esempi

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. Nell’articolo a cura di Francesco La Trofa, approfondiamo in che cosa consiste la XAI e quali sono le ragioni per cui il suo ruolo diventerà sempre più centrale nel dibattito e nelle applicazioni pratiche in vari ambiti di business. LEGGI L’ARTICOLO DI FRANCESCO LA TROFA

Artificial General Intelligence: si fa strada il lato “umano” dell’AI

Una delle tendenze verso cui la ricerca guarda con particolare interesse riguarda l’Artificial General Intelligence, insieme di tecniche AI che imitano la cognizione umana per eseguire compiti e affrontare situazioni. 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. LEGGI L’ARTICOLO DI ANDREA BALLOCCHI

Robotica e apprendimento continuo: la ricerca lavora a dispositivi robotici autonomi, in grado di imparare dall’ambiente e di adattarvisi

Il comportamento e il movimento delle macchine sono solitamente caratterizzati da una certa prevedibilità impostata secondo parametri prestabiliti. Nei Paesi Bassi un team di scienziati ha dimostrato che è possibile guidare i robot lasciando loro una maggiore libertà di azione. Dal centro di ricerca AMOLF, ad Amsterdam, arriva infatti uno studio che rivoluziona la concezione che abbiamo dei robot, avvicinandoli ancora di più agli esseri umani e alla loro modalità di apprendere continuamente e di adattarsi all’ambiente. LEGGI L’ARTICOLO DI EMANUELE LA VEGLIA

Il bioprinting nella sperimentazione farmacologica: la produzione di farmaci è all’inizio di una nuova era?

La sperimentazione preclinica dei farmaci è fatta di lunghi esperimenti condotti su modelli cellulari e animali che possono richiedere fino a quindici anni e costare fino a 2,6 miliardi di dollari. L’impiego del bioprinting nella sperimentazione farmacologica – con la realizzazione di modelli viventi di tessuti e di organi danneggiati da determinate malattie, col fine di studiarli e usarli come “cavie” per testare nuovi farmaci – promette numerosi vantaggi. Una biostampante 3D in grado di realizzare in modo rapido un numero elevato di lotti di tessuti biologici sui quali testare nuovi ritrovati della ricerca farmacologica, potrebbe contribuire a rendere lo sviluppo dei farmaci più veloce, meno costoso e senza la necessità di sperimentazioni sugli animali. LEGGI L’ARTICOLO DI PAOLA COZZI