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Bayer

CA Technologies partecipa al progetto di ricerca ALOHA del programma Horizon 2020

CA Technologies ha annunciato di aver aderito a un progetto di ricerca scientifico finalizzato a scoprire in che modo le applicazioni IoT (Internet of Things) possano sfruttare l’intelligenza artificiale (AI), in particolare il ‘deep learning’, per supportare le decisioni umane. Il progetto è volto anche a scoprire come evitare che le decisioni basate sull’AI producano risultati distorti, ovvero viziati da pregiudizi cognitivi (bias). Il progetto di ricerca triennale, denominato ALOHA (Adaptive and secure deep Learning On Heterogeneous Architectures), è finanziato dall’Unione Europea nell’ambito del programma di ricerca e innovazione Horizon 2020 e coordinato dall’Università di Cagliari. Tra i membri del Consorzio in Italia figura anche l’Università di Sassari.

Finora l’elaborazione algoritmica basata sul deep learning dell’AI è stata limitata a server high performance dal costo elevato. ALOHA studierà, invece, l’applicazione di questi algoritmi di deep learning a piccoli dispositivi a basso consumo di potenza (quali videocamere, sensori e mobile device), con cui apprendere, riconoscere e classificare immagini, video, suoni e sequenze in modo rapido ed estremamente preciso. La possibilità che questi mini-device siano in grado di operare decisioni intelligenti con l’aiuto di applicazioni di deep learning si rivelerà di estrema utilità nelle situazioni in cui non sia disponibile un esperto in carne e ossa, come nel caso di una TAC eseguita in una località remota dove la diagnosi venga formulata in automatico da un’applicazione IoT.

I risultati che emergeranno grazie al progetto ALOHA, dal punto di vista della prevenzione della contaminazione dei dati, potrebbero essere applicati per contrastare le bias introdotte dall’AI nelle applicazioni IoT e anche in altri contesti applicativi, in modo da evitare che si ripetano casi come quelli accaduti di una chatbot che diffonde commenti razzisti o di un’applicazione di traduzione automatica che favorisce atteggiamenti sessisti.

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