Già disponibili una nuova tecnologia per il funzionamento efficace dell’ Intelligenza Artificiale anche con data set non bilanciati e una per la gestione delle disponibilità dei centri diurni per i bambini in Giappone. Altre applicazioni nell’ ambito della medicina personalizzata
L’Intelligenza Artificiale è utilizzata in diversi ambiti, ma nei casi in cui il volume dei dati da analizzare sia piccolo o non bilanciato, la sua precisione può essere diminuita. Per superare questo gap Fujitsu Laboratories ha annunciato lo sviluppo di “Wide Learning“, una tecnologia di machine learning in grado di prendere decisioni accurate anche in assenza di un volume di dati considerato solitamente necessario per la loro formazione. Con essa è possibile arrivare a valutazioni più accurate di quanto fosse possibile in precedenza, e l’apprendimento è ottenuto in modo uniforme, indipendentemente da ciò che viene esaminato e dal volume di dati. Il funzionamento è basato sulla estrapolazione di ipotesi di importanza maggiore rispetto a una serie di ipotesi formulate sulla base di tutte le combinazioni di dati, ed eseguendo controlli incrociati tra queste. Le varie ipotesi sono registrate come espressioni logiche, dunque l’uomo è in grado di risalire e verificare il ragionamento compiuto.
“Fujitsu Human Centric AI Zinrai”
Fujitsu inoltre ha lanciato il primo software basato sull’Intelligenza Artificiale per combinare le richieste dei bambini con le disponibilità dei centri diurni. Per ora commercializzato in Giappone, questo è il primo prodotto software basato sull’Intelligenza Artificiale che serve ad assegnare i bambini che ne fanno richiesta ai centri diurni, sulla base delle diverse esigenze dei candidati e dei criteri determinati dalle amministrazioni locali. “Fujitsu Human Centric AI Zinrai”, così è stata denominata questa tecnologia, in pochi secondi assegna automaticamente i posti disponibili nei centri diurni confrontandoli con le domande di migliaia di bambini, cercando di soddisfare il numero più alto di richieste e priorità. Questa tecnologia si basa sulla teoria dei giochi, un approccio matematico che risolve razionalmente le relazioni tra persone con interessi diversi. Il prodotto è attualmente in fase di sperimentazione da parte di oltre 30 governi locali giapponesi.
Predire le reazioni biochimiche, chiarendo i meccanismi dei disturbi genetici
Fujitsu Laboratories Insight Center for Data Analytics, un istituto di ricerca di analisi dei dati con sede in Irlanda, e Fujitsu hanno annunciato lo sviluppo di una tecnologia che rende possibile prevedere grandi volumi di reazioni chimiche sconosciute, circa il doppio rispetto alla procedura convenzionale. Nelle malattie gravi, incluso il cancro, è comune che ci siano delle anomalie nelle reazioni di fosforilazione (reazioni chimiche che avvengono tra le proteine). Per scoprirle, è necessario controllare le combinazioni di proteine attraverso complessi esperimenti biologici. Tuttavia, poiché le combinazioni possibili sono più di 800.000, è facile comprendere che eseguire questi esperimenti ha un elevato costo in termini di tempo e denaro e che diventa molto importante concentrarsi sulle combinazioni a più alta probabilità di reazione di fosforilazione.
La tecnologia AI viene utilizzata proprio per questo scopo e le aspettative legate ai risultati di questa implementazione sono ovviamente molto alte. Tuttavia, dal momento che sono state identificate solo poche reazioni di fosforilazione, allo stato attuale esiste un problema nel prevedere grandi volumi di tali reazioni causate da combinazioni di proteine sconosciute. Costruendo però un “knowledge graph” con un i dati delle relazioni tra le informazioni raccolte da una varietà di fonti di informazione per rappresentare una panoramica delle interrelazioni tra le proteine, è possibile verificare la relazione tra nuove proteine in cui prevedere le reazioni di fosforilazione. Ci si aspetta che questa tecnologia contribuirà al progresso della medicina nella ricerca di scoperte farmacologiche e possa trovare applicazioni nel campo della medicina personalizzata.
I server per la riduzione dell’emissione di C02
I server Fujitsu PRIMERGY con il sistema Liquid Cooling Immersion hanno vinto in Giappone il 2018 Award for Global Warming Prevention Activity istituito dal Ministero dell’Ambiente per il loro innovativo sistema di raffreddamento. Attraverso una tecnologia che prevede il raffreddamento del server tramite immersione in un liquido, il sistema permette un netto risparmio energetico perché evita la dispersione di calore all’interno del locale, rendendo inutile l’utilizzo dell’aria condizionata e delle ventole. Ciò agisce direttamente sul consumo energetico del sistema server, riducendo le emissioni di CO2. Più in particolare, è stato calcolato che il metodo brevettato da Fujitsu riduce il consumo energetico complessivo di un sistema server, comprese le apparecchiature di raffreddamento, di circa il 40% rispetto a quelli raffreddati ad aria, riducendo al contempo il TCO, grazie alla possibilità di installare quasi il doppio dei server.
