L’innovazione tecnologica molto spesso ci sorprende, anche se talvolta di tale settore ci rimangono solo parole, magari in lingua inglese, poco conosciute che danno sensazione di novità ma che in realtà nascondono cose note, trite e ritrite che vengono sapientemente “camuffate” e puntualmente riproposte.
Non è il caso del machine learning, anche se in questi giorni a Berlino in occasione dell’IFA, il tanto millantato termine poi si è visto risucchiato dalla tantissima elettronica di consumo: televisori sempre più performanti, droni domestici, una moltitudine di smart device da un mondo tecnologico che sorprende.
Gli attori principali sono gli asiatici. Hanno presentato cose interessanti che contengono, nell’ordine: rispetto per l’ambiente, intelligenza artificiale e molti dispositivi ultraconnessi. Si rinvigorisce sempre di più il ruolo dei dati, in evidenza la parola d’ordine dei Data Center, la direzione da prendere è quella. Buona conferma viene anche per la sensoristica, la crescente tecnologia robotica è ben coniugata con l’informatica sia per il software che per l’hardware.
Al centro ancora una volta troviamo il frigorifero di casa, la lavatrice, ma anche lo spazzolino da denti che fa lo “spione” per il dentista grazie ad una piattaforma cloud.
Secondo la Si-Ies il piano strategico di innovazione del nostro “Paese” deve anch’esso seguire questo intento, quello di rendere i device autonomi, in virtù anche delle reti neurali artificiali ad apprendimento automatico. La Business School di Si-Ies è interessata ad eventuali programmi previsti per questo obiettivo nei progetti europei. In particolare come possiamo utilizzare tutti questi dati disponibili, ma inutilizzabili. Quindi, la raccolta dei dati con device adeguati pieni di sensori può essere “sfruttata” sia sul piano scientifico, sia formativo e sia per migliorare la qualità della vita? I dati che dovranno essere strutturati, contribuiranno all’apprendimento automatico?
Oggi la tastiera del tablet Lenovo Yoga Book intuisce ciò che vogliamo scrivere, a breve riconoscerà anche chi ha adoperato la tastiera rispetto all’utente abituale. Il riconoscimento vocale è una realtà consolidata, la ricezione di notifiche senza toccare il display pure, ed ecco che compare anche l’intelligenza artificiale. Con il machine learning, ovvero la capacità delle macchine di apprendere, si cerca di percepire dove andrà l’elettronica di consumo del futuro. Si parte da un processo che contiene le tecnologie di riconoscimento facciale e vocale già integrati in diversi smart device.
I colossi della California credono molto nelle machine learning in termini di ricerca ed investimenti. Durante l’evento IFA, Google ha annunciato che il suo progetto di intelligenza artificiale DeepMind analizzerà centinaia di risonanze di testa e collo per imparare a distinguere tra il tessuto sano e quello tumorale in modo da guidare la radioterapia riducendone il tempo e le radiazioni utilizzate. Un processo che attualmente necessita di quattro ore di lavoro umano. Per insegnare a DeepMind a segmentare il tumore verranno forniti oltre 700 esami anonimizzati di pazienti in modo da sviluppare un algoritmo in grado di condurre il procedimento da solo.
