Stiamo sempre più stiamo familiarizzando con l’esperienza diretta dell’Intelligenza Artificiale nelle nostre vite quotidiane.Nella maggior parte dei casi si tratta di applicazioni intelligenti che facilitano e semplificano le nostre azioni. Inoltre le aziende vogliono ridurre i costi e creare nuove fonti di guadagno anche e soprattutto con l’utilizzo di applicazioni intelligenti di nuova generazione.
Intelligenza Artificiale e automazione di per sé non sono delle novità, ma i recenti progressi tecnologici permettono di ottenere risultati innovativi, anche nella capacità di dare una risposta a sfide sociali come la sostenibilità, l’assistenza sanitaria e la crescita demografica. Trasporti a guida autonoma e data mining al servizio della scienza possono trasformare in meglio la vita delle persone.
L’Intelligenza Artificiale è un mercato in forte crescita, come dimostra il recente piano dell’Unione Europea appena annunciato. L’impegno è quello di ottenere, entro la fine del 2020, almeno 20 miliardi di euro di investimenti tra pubblico e privato. E di mettere in moto un meccanismo che generi ulteriori 20 miliardi di risorse per il decennio successivo. Il piano d’azione prevede la stretta sinergia tra gli Stati membri della Ue in quattro ambiti chiave: i trasporti e la mobilità, la sicurezza, l’energia, l’assistenza sanitaria.
Su quest’ultimo fronte, in particolare, si è ipotizzata una banca dati comune di dati tratti da esami sanitari, con immagini scansionate anonime, date dai pazienti, per migliorare la diagnosi e la cura dei tumori mediante l’intelligenza artificiale. Entro la metà del 2019, inoltre, la Commissione varerà un centro di supporto per la condivisione dei dati, allo scopo di fornire consigli pratici a tutti i soggetti europei che partecipano al progetto.
Parallelamente tutti gli Stati membri dovrebbero disporre di strategie nazionali che definiscano i livelli di investimento e le misure di attuazione, che contribuiranno ad alimentare il dibattito e lo sviluppo a livello comunitario.
Il piano ha l’obiettivo dichiarato di aiutare l’Europa a guadagnare terreno sui competitor internazionali attraverso partenariati specifici per singoli grandi progetti. La Commissione indica infatti che “rispetto ad altre parti del mondo, come gli Stati Uniti d’America e la Cina, gli investimenti per l’Intelligenza Artificiale nell’Unione sono ancora modesti e frammentati”.
Verrà poi creato un nuovo partenariato per la ricerca e l’innovazione per la collaborazione tra università e impresa con la definizione di un’agenda strategica di ricerca comune per l’intelligenza artificiale.
Un nuovo fondo, pensato anche per le attività R&D in ambito Blockchain, sosterrà le start-up e gli innovatori, con la creazione di centri di eccellenza europei per l’Intelligenza Artificiale su cui convergerà anche lo studio di soluzioni per la mobilità connessa.
Secondo gli analisti, l’Italia avrà un ruolo strategico, il nostro Paese infatti può vantare eccellenze in ambito internazionale quali il Sant’Anna di Pisa e il Polo Tecnologico di Torino, come dichiarato in occasione della presentazione del piano.
La democratizzazione dell’Intelligenza Artificiale appare come una grande svolta e un modo per favorire il training della popolazione a tutti i livelli è quello di mettere a disposizione la componente tecnologica necessaria.
L’accesso ai dati è cruciale per ricercatori e scienziati, mentre l’accesso agli algoritmi serve a tutti coloro che sono interessati a sperimentare con queste tecniche. Potrebbe essere utile a tal fine l’implementazione di un “one-stop shop” dell’Intelligenza Artificiale dove chiunque accede a software, hardware, dati, conoscenze, esempi di applicazioni.
Più lo shop sarà aperto in termini di open data, open science, open source, meglio sarà per le aziende e per i cittadini.
Il Ministero dello Sviluppo Economico evidenzia alcuni aspetti tecnologici dell’Intelligenza Artificiale, sottolineando che tra le maggiori limitazioni c’è la necessità di disporre di vaste quantità di dati catalogati e di potere computazionale.
Dal punto di vista computazionale, è la parte di deep learning e di machine learning che richide una elevata capacità di calcolo, maggiore accelerazione, memoria e larghezza di banda ma non solo, le aziende si trovano di fronte a una moltitudine di scelte complesse legate a stack software, reti neurali e componenti infrastrutturali, con implicazioni significative sul time-to-value associato a queste iniziative.
In un ambiente così complesso, è fondamentale che le organizzazioni possano fare affidamento su fornitori di primissimo piano, leader di mercato e di cui si possano fidare nel medio e lungo termine. Negli ultimi anni, Dell e NVIDIA hanno stabilito una solida partnership per aiutare le organizzazioni ad accelerare le loro iniziative di Intelligenza Artificiale. Per le organizzazioni che preferiscono creare la propria soluzione, Dell offre la serie PowerEdge C estremamente potente, con le GPU Tesla V100 di NVIDIA, che consente di utilizzare soluzioni di Intelligenza Artificiale scalabili da quattro a centinaia di GPU per cluster. Per i clienti che desiderano sfruttare uno stack hardware e software pre-validato per le loro iniziative Deep Learning, Dell offre le Ready Solution per Intelligenza Artificiale che include anche lo scale out Nas storage Isilon All-Flash. La nostra partnership è basata sulla filosofia di offrire flessibilità e scelta informata attraverso un ampio portafoglio.
“Siamo ora nell’era dell’IA, in cui ogni settore sarà abilitato e alimentato dall’IA“, ha dichiarato Ian Buck, vicepresidente e direttore generale di Accelerated Computing presso NVIDIA. “Lavorando insieme, NVIDIA e Dell stanno portando alcune delle più potenti soluzioni accelerate da GPU alle aziende in modo che possano integrare rapidamente l’intelligenza artificiale nella loro attività”.
Perchè aspettare ancora? Il cambiamento è in corso ed il tempo è prezioso.
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Gartner press release: https://www.gartner.com/newsroom/id/3872933
