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il portale di approfondimento sul mondo dell'intelligenza artificiale

AI news: il portale di approfondimento sul mondo dell'intelligenza artificiale

AI News #7 | La rassegna stampa settimanale sull’AI

AI News è la rassegna stampa settimanale curata dai nostri editor sui temi più rilevanti legati all’AI. Sanità, legal, trasporti, innovazione, moda, ambiente: ogni settimana, una raccolta delle novità che stanno cambiando il mondo

Come l’intelligenza artificiale può migliorare il mondo dello sport?

Il mondo dell’intelligenza artificiale è quotidianamente in sviluppo. In settori come ambientesanitàarte e altre materie l’AI sta facendo passi da gigante verso un utilizzo sempre più diffuso e in grado di garantire di prestazioni e risultati. Un settore in cui l’intelligenza artificiale ha avuto grande sviluppo e ottimi riscontri è quello del mondo dello sport. Nell’ultimo decennio sono stati applicati sistemi di intelligenza artificiale in ambito sia di medicina sportiva, con lo scopo di prevenire infortuni e monitorare le condizioni fisiche, che a livello di analisi di dati sia per migliorare internamente la propria squadra sia per conoscere meglio gli avversari. Interessante è anche come l’AI è stata di grande aiuto per regolamentare meglio le gare come, ad esempio, il Video Assistant Referee (VAR) nel calcio o l’Hawk-Eye nel tennis. In questo articolo, analizziamo come l’AI aiuta le prestazioni fisiche degli atleti e contribuisce all’analisi dei dati e delle performance sportive.

Prevedere l’arresto cardiaco con l’AI

Gli scienziati della Johns Hopkins University hanno scoperto che l’intelligenza artificiale è in grado di prevedere se e quando un soggetto potrebbe essere colpito da arresto cardiaco. La tecnologia, costruita su immagini grezze dei cuori malati e dei background dei pazienti, è destinata a rivoluzionare il processo decisionale clinico e ad aumentare la sopravvivenza per coloro che sono colpiti da quella che è una delle condizioni mediche più letale e sconcertante. Lo studio è stato pubblicato su “Nature Cardiovascular Research”. L’arresto cardiaco provocato da aritmia rappresenta fino al 20% di tutti i decessi nel mondo e poco si sa su chi è a rischio. Il team è stato il primo a utilizzare le reti neurali per costruire una valutazione personalizzata della sopravvivenza per ogni paziente affetto da malattie cardiache. Tali misure prevedono con accurata precisione la possibilità di morte cardiaca improvvisa nell’arco di dieci anni e stabiliscono quando è più probabile che ciò accada. Più precisamente la tecnologia di deep learning si chiama Survival Study of Cardiac Arrhythmia Risk (SSCAR).

L’intelligenza artificiale che crea opere di fantasia

Un’intelligenza artificiale in grado di “dipingere” opere di assoluta, apparente creatività. Grazie proprio all’uso della tecnologia GPT-3, è stata progettata la rete neurale multimodale DALL-E (ispirata al famoso artista surrealista Salvador Dalí), presentata come “un passo verso sistemi con una comprensione più profonda del mondo”, grazie alla sua capacità di creare immagini, combinando gli input provenienti dall’ambiente esterno per produrre informazioni precise e dettagliate all’esito di un dinamico processo di costante apprendimento conforme alle modalità tecniche del machine learning desumibili dalla standardizzazione metodologica formalizzata nello studio “Multimodal Machine Learning: A Survey and Taxonomy”.

Cos’è l’online learning?

Il machine learning tradizionale prevede un funzionamento per batch, blocchi di informazioni completamente forniti al sistema in fase di apprendimento per l’addestramento del modello e che in seguito costituiranno la base del suo processo decisionale. In questo caso, è dunque necessario che il training dataset (dati utilizzati per l’addestramento) sia disponibile in precedenza. L’online learning – o machine learning in tempo reale (real time machine learning) – è invece una combinazione di tecniche di machine learning che vede dati che vengono sottoposti al sistema in ordine sequenziale. Il modello apprende e si aggiorna in continuazione e ciò rende il sistema particolarmente efficiente e scalabile, adatto a gestire non solo una grande quantità di dati, ma anche informazioni che giungono ad alta frequenza.  

L’intelligenza artificiale decide chi salvare in guerra?

L’intelligenza artificiale in ambito militare ha ottenuto una promozione. La Darpa ha presentato un progetto per sviluppare un’intelligenza artificiale capace di decidere nel giro di pochi secondi in che modo organizzare i soccorsi a una truppa colpita da un attacco nemico, come salvare il maggior numero di vite possibili in seguito a un attentato e altri simili scenari bellici. Battezzato “In The Moment”, questo programma è parte degli oltre 60 progetti relativi all’impiego dell’intelligenza artificiale nel settore della Difesa, finanziati a partire dal 2018 con oltre 2 miliardi di dollari. “L’obiettivo è sviluppare una tecnologia capace di prendere decisioni molto rapide in scenari estremamente stressanti, utilizzando gli algoritmi e i dati per rimuovere i pregiudizi umani e salvare così un numero maggiore di vite”, ha scritto il Washington Post.

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