Tutti i giorni, soprattutto nel campo medico, leggo di nuove intuizioni/ricerche/scoperte da team o capo team o ricercatori italiani.
E’ solo migliorata la comunicazione?
Inoltre, recentemente, anche le università iniziano a far conoscere direttamente le proprie eccellenze (anche in campo informatico!).
E le aziende italiane? Fanno ricerca anche loro? Semplicemente non sono capaci di far conoscere le proprie eccellenze? Quante aziende italiane sono leader mondiali settoriali per quanto riguarda il software o l’informatica?

Riporto un comunicato dell’Università di Bologna:

Big data e deep learning: un gruppo tutto italiano di ricercatori ha messo a punto una nuova teoria che apre la strada allo studio delle “macchine matematiche” pensate per risolvere problemi complessi grazie all’analisi dei dati

Nel vasto mare dei big data, tra enormi quantità di informazioni da esplorare e analizzare, trovare rapidamente e con precisione le risposte che si stanno cercando è sempre più fondamentale. Per farlo esistono sistemi di deep learning capaci di apprendere compiti specifici a partire dall’analisi dei dati disponibili. Fino ad oggi però, descrivere questi complessi meccanismi matematici, individuandone i singoli componenti, non era affatto semplice.

Uno studio realizzato da un gruppo tutto italiano di ricercatori e appena pubblicato su Nature Machine Intelligence punta ora a cambiare le cose, grazie ad un nuovo modello scientifico che apre la strada allo studio delle “macchine matematiche” pensate per esplorare i big data e al loro utilizzo per creare sistemi artificiali intelligenti.

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.

Il modello messo a punto dai ricercatori offre allora suggerimenti preziosi per arrivare a costruire sistemi intelligenti capaci di risolvere problemi complessi grazie all’analisi dei big data.

Lo studio è stato pubblicato su Nature Machine Intelligence con il titolo “Towards a topological-geometrical theory of group equivariant non-expansive operators for data analysis and machine learning”. Per l’Università di Bologna hanno partecipato Patrizio Frosini e Nicola Quercioli, entrambi afferenti al Dipartimento di Matematica. 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”).

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