Lunedì 19 febbraioore 20.00BIG DATA PER LA SICUREZZA E L’ECONOMIA. A CHE PREZZO?
ROMA – Per il secondo appuntamento interverranno Luciano Pietronero, professore di Fisica presso il CNR e l’Università La Sapienza di Roma, e Michele Colajanni, professore di sicurezza informatica presso il Dipartimento di Ingegneria “Enzo Ferrari” dell’Università di Modena e Reggio Emilia.
Terrorismo, criminalità, esami del DNA, riconoscimento facciali, crisi economiche, saranno i temi interessanti affrontati in questo incontro dedicato a Big Data e Intelligenza Artificiale, che da un lato inquietano e ci fanno temere il Grande Fratello, dall’altro possono essere utilizzati per migliorare la nostra vita. La lotta al crimine, al terrorismo, alle devastazioni sociali causate da errate previsioni economiche, può oggi avvalersi dell’acquisizione di enormi quantità di dati e della tempestiva analisi condotta con computer sempre più potenti. Le nuove teorie basate sulla Economic Complexity, sviluppate dal prof. Pietronero e il suo team, in collaborazione con la World Bank, portano a un nuovo approccio scientifico alla predittività dello sviluppo economico.
L’analisi dei big data, che avviene tramite la definizione di un algoritmo, crea un indice chiamato «Fitness», cioè la misura della competitività di un Paese sul mercato globale in base alla varietà e complessità dei prodotti esportati. Gli studi dimostrano, infatti, che esistono Paesi dalle economie più prevedibili e altri le cui tendenze sono più instabili, anche a causa di fattori esogeni, come le guerre e la cattiva burocrazia, che rendono meno semplice la previsione sulla crescita. Mettendo in rapporto Fitness e Pil emerge il potenziale inespresso dei Paesi, strumento di fondamentale importanza per i nuovi scenari economici mondiali.
Gli algoritmi di machine learning e deep learning applicati ai Big Data sono alla base delle più innovative soluzioni di sicurezza proposte dal prof. Colajanni. Il Machine Learning è un’area dell’Artificial Intelligence che consente ai computer di “imparare” ed è di fatto un modo per raggiungere l’Artificial Intelligence usando un approccio differente: invece di dare al computer un set di istruzioni su come fare qualcosa, dà istruzioni su come imparare a fare qualcosa. Il Deep Learning (o deep neural networking) è un’area emergente dell’Informatica che sta rivoluzionando l’Artificial Intelligence. Il Deep Learning è ispirato dalla struttura e dalla funzione della mente e può essere definito come un modo per automatizzare le analisi predittive perché implica l’utilizzo di reti neurali artificiali, algoritmi e sistemi computazionali ispirati dal cervello umano per affrontare i problemi del Machine Learning. Le macchine sono migliori di noi in alcune funzioni, e noi migliori di loro in altre. Le organizzazioni vincenti saranno quelle che sapranno combinare la forza delle macchine con l’intelligenza dell’uomo.
Lunedì 19 febbraio 2018 ore 19.00
Piccolo Eliseo
Via Nazionale, 183 – Roma
La scienza e noi
Sei lunedì per parlare del futuro
a cura di
Viviana Kasam
presidente BrainCircleItalia
