Lorenzo Rosasco, professore del Dibris (dipartimento di Informatica, bioingegneria, robotica e ingegneria dei sistemi) dell’Università di Genova, che ha aperto il Festival della Scienza con una lectio magistralis sull’intelligenza artificiale, è pronto a partire con il progetto Malga la prossima settimana.

Cos’è il machine learning

Una branca dell’intelligenza artificiale che utilizza metodi statistici per migliorare progressivamente la performance di un algoritmo nell’identificare modelli di dati, acquisendo anche aspetti predittivi.

Malga è l’acronimo di Machine Learning Genoa Center. Il centro è stato finanziato con 2 milioni di euro per 5 anni dal Consiglio europeo per la ricerca (Erc consolidator) proprio grazie al progetto sviluppato da Rosasco: “Efficient algorithms for sustainable machine learning” e si occuperà di studiare algoritmi che consentano all’intelligenza artificiale di analizzare i big data, le enormi moli di dati disponibili, in meno tempo e quindi in modo più sostenibile anche a livello energetico. Solo per fare un esempio, i centri per analisi di dati negli Usa, in un anno consumano energia come 6 milioni di case, spiega Rosasco nella sua conferenza. «Cercheremo di concentrarci su sostenibilità ed efficienza, penso al tema del clima, proveremo anche a capire quanti dati ci vogliono per risolvere un certo problema o la quantità minima di energia, in modo da arrivare comunque al risultato, ma con meno risorse e consumi».

Il riassunto grafico della lectio magistralis di Rosasco realizzato dagli studenti dell’Isia di Urbino (Istituto superiore per le industrie artistiche)

I costi della rivoluzione dei dati spesso si sottovalutano: «Occorre una massa di persone per poter creare sistemi intelligenti. Mobile eye, la tecnologia alla base della guida delle automobili senza che l’uomo abbia le mani sul volante, si avvale di un migliaio di “annotatori di immagini”, che segnano con una tendina elettronica alberi, divieti, ostacoli e così via. Sono costi enormi, basti pensare che per insegnare all’intelligenza artificiale a riconoscere cani e gatti sono state necessarie decine di milioni di immagini». Questo implica anche un ampliamento della forbice economica tra gli stipendi di chi in futuro si occuperà di fare cerchi sulle immagini e di chi invece sarà in grado di padroneggiare le tecnologie alla base di questi sistemi, per rispondere alla domanda se questa evoluzione potrebbe eliminare posti di lavoro. Inoltre, solo pochi “big” dell’industria tecnologica potranno permettersi ricerche così costose, con i rischi di concentrazione di questo tipo di evoluzione tecnologica in poche mani.

Per ora il centro occuperà dieci professori e una trentina tra studenti e assegnisti di ricerca, con una prospettiva di crescita, afferma Rosasco: «Avere una cifra così alta di finanziamentoci permette di essere liberi nella ricerca e non sottostare a richieste di parte».

L’Università di Genova è attiva in questi settori di ricerca da ormai 20-25 anni, una base fondamentale per sviluppare progetti di tale portata. Sono quattro le linee di ricerca, due matematiche e due applicative (per saperne di più cliccare qui). Prevista anche una corposa parte di formazione, che deriva appunto dalla pluriennale esperienza del Dibris: un master in Computer science Ai Track, in inglese, per 70 persone, di cui il 50% sono studenti stranieri. Un dottorato di ricerca che porta 150 studenti all’anno da tutta Europa, una Microsoft academy (Maia), organizzata dal Digital tree.

Il grant di 2 milioni di euro, e di durata di 5 anni, è parte del programma di ricerca e sviluppo europeo Horizon 2020 e viene attribuito ai più brillanti ricercatori per sviluppare studi multidisciplinari e di frontiera.
Il totale delle borse del Consiglio europeo per la ricerca ammonta a 573 milioni di euro.

Rosasco è il primo e unico ricercatore italiano ad aver vinto un Erc consolidator grant in ambito machine learning e ha scelto di svolgerela propria attività in Italia, portando con sé il bagaglio di esperienze e di conoscenze derivate dagli oltre 10 anni di lavoro in collaborazione con il  Mit – Massachusetts Institute of Technology.

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