IL PROGETTO

La “super” intelligenza artificiale è made in Italy

Pubblicata su “Nature Machine Intelligence” la teoria firmata da studiosi dell’Università di Bologna. Focus sulle “macchine matematiche” che riconoscono informazioni nei big data

Pubblicato il 03 Set 2019

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E’ “made in Italy” il nuovo traguardo raggiunto nell’elaborazione dati. Un gruppo di ricercatori ha messo a punto una teoria sulle “macchine matematiche” che puntano a risolvere problemi complessi grazie all’analisi dei dati. Lo studio, pubblicato su Nature Machine Intelligence (“Towards a topological-geometrical theory of group equivariant non-expansive operators for data analysis and machine learning”), spiana la strada all’utilizzo dei dati per la creazione di sistemi artificiali intelligenti.

Firmano lo studio Patrizio Frosini e Nicola Quercioli del Dipartimento di Matematica dell’Università di Bologna. Hanno partecipato inoltre Mattia G. Bergomi (Champalimaud Centre for the Unknown, Portogallo) e Daniela Giorgi (CNR – Istituto di scienza e tecnologie dell’informazione “Alessandro Faedo”).

“Abbiamo messo a punto una nuova teoria matematica grazie alla quale è possibile arrivare ad estrarre le informazioni più importanti a partire dal grande universo di quelle disponibili”, dice Patrizio Frosini.

Nato nel campo della topologia computazionale – un’area di ricerca che unisce matematica e informatica – lo studio presenta un modello scientifico in grado di descrivere come il mondo dei dati viene filtrato e trasformato. “Gli elementi fondamentali di questo modello – dice ancora Frosini – sono macchine che trasformano le informazioni, chiamate ‘operatori’, che possono essere combinate in reti molto complesse. Studiare le proprietà di questi operatori ci permette di comprendere meglio il loro funzionamento e rendere quindi più efficienti i sistemi di elaborazione dei dati”.

Il modello messo a punto dai ricercatori offre suggerimenti per arrivare a costruire sistemi intelligenti capaci di risolvere problemi complessi grazie all’analisi dei big data. “Questi sistemi – spiega Patrizio Frosini – sono in grado di produrre sintesi significative di grandi basi di dati e si spera possano in futuro arrivare a riconoscere somiglianze tra due forme con la stessa abilità di un essere umano: una capacità che potrebbe essere applicata, ad esempio, per interpretare in modo corretto i sintomi di una malattia”.

I risultati teorici descritti nell’articolo sono stati ottenuti all’interno della linea di ricerca “Mathematical Foundations of Topological Data Analysis” presso Arces – Advanced Research Center on Electronic Systems “Ercole De Castro”, centro di ricerca dell’Università di Bologna.

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