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L'intelligenza artificiale per il dopo coronavirus

, di Fabio Todesco
Riccardo Zecchina e i suoi colleghi, in collaborazione con l'Universita' di Oxford, vogliono applicare il machine learning all'analisi di back end dei dati prodotti dalle app di tracking

Al netto di ogni visione distopica, utopica o fantascientifica, la funzione principale dell'intelligenza artificiale rimane quella di estrarre ed elaborare informazione in grande quantità. Il gruppo di ricercatori che lavora in Bocconi intorno a Riccardo Zecchina si stava avvicinando, già prima della pandemia, alla progettazione di strumenti automatici di analisi dati in campo biomedicale.

L'emergenza ha portato il gruppo da interfacciarsi con l'Università di Oxford per lo sviluppo di algoritmi di machine learning per l'analisi di back end dei dati provenienti dalle app per il tracking del contagio. «Le diverse piattaforme tecnologiche stanno convergendo su soluzioni molto simili tra loro nei diversi paesi e il problema è ora quello di capire come utilizzare i dati in modo efficace. Dal punto di vista epidemico, per gestire le seconde o terze ondate del COVID-19 potremo contare sulle strategie di tamponamento, sul distanziamento sociale, sulla medicina a distanza e, appunto, sull'uso dell'informazione proveniente dalle app», afferma Zecchina.

I problemi algoritmici appaiono affrontabili, tuttavia i molti vincoli di natura politica e giuridica legati alla privacy rendono più complesso il problema. «L'Italia sta discutendo delle possibili soluzioni», conclude Zecchina, «noi nel frattempo cerchiamo di capire come procedere dal punto di vista modellistico, insieme a colleghi di centri di ricerca di tutto il mondo».

Il 19 aprile è in programma una conferenza europea on-line sui contributi concreti che possono arrivare dal machine learning nella battaglia contro il coronavirus.