L’uso dell’intelligenza artificiale durante la pandemia di Covid-19

In quest’ultimo anno i cittadini e le imprese di tutto il mondo sono stati messi a dura prova nella lotta contro il nuovo virus Covid-19. In tale contesto i sistemi di intelligenza artificiale si stanno dimostrando un valido supporto in questa lotta al fianco di medici, ricercatori e cittadini. L’IA può dunque contribuire all’obiettivo di garantire il diritto alla salute, riducendo i costi e velocizzando le operazioni.

1.    Una definizione

Per intelligenza artificiale (IA) si intendono quei sistemi che simulano l’intelligenza umana analizzando il proprio ambiente e compiendo azioni con un certo grado di autonomia per raggiungere obiettivi specifici. Il termine può anche essere applicato a qualsiasi macchina che esibisca tratti associati a una mente umana, come l'apprendimento o la risoluzione dei problemi.

Un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale è il “machine learning”, ovvero la capacità delle macchine di imparare automaticamente e adattarsi a nuovi dati senza che necessitino di una forma di assistenza da parte dell’essere umano. Tale tipologia innovativa di apprendimento è possibile grazie alle tecniche di “deep learning”, caratterizzate dall'assorbimento di enormi quantità di dati non strutturati come testi, immagini e video.

• Il “machine learning”: consiste nella costruzione di un algoritmo complesso o un codice sorgente che permetta alla macchina di costruire previsioni intorno ai dati che identifica.

L'apprendimento automatico è utile per analizzare l'immensa quantità di informazioni disponibili e in costante aggiornamento e può essere applicato in una vasta gamma di aree quali ad esempio gli investimenti, la pubblicità, i prestiti, l'organizzazione delle notizie, il rilevamento delle frodi.

• Il “deep learning”: è una funzione di IA che imita il funzionamento del cervello umano nell'elaborazione dei dati e nella creazione di modelli da utilizzare nel processo decisionale utile per rilevare oggetti, riconoscere un discorso, tradurre le lingue e prendere decisioni.

2.    L’intelligenza Artificiale: un valido supporto per uscire dalla pandemia

Per quanto all’inizio della pandemia non si era certi che l’Intelligenza artificiale sarebbe stato uno strumento determinante nella lotta alla pandemia, oggi è finalmente possibile dire che si sia è rivelata un supporto insostituibile in termini di efficacia, efficienza e soprattutto velocità nel sostituire in alcune fasi l’operato dell’uomo. In particolare possiamo riconoscerle i seguenti utilizzi: diagnosi, cura, logistica, tracciamento, implementazione delle norme di salute pubblica con particolare riferimento al distanziamento sociale e alla sorveglianza sanitaria, supporto al personale medico e ai ricercatori. Affronteremo di seguito proprio quanto appena elencato.

2.1  Uno sguardo al mondo

La corsa mondiale all’incremento dell’IA ha come protagonisti indiscussi Stati Uniti e Cina; quest’ultima, infatti, mira a diventare leader mondiale entro il 2030 attraverso i piani “Made in China 2025”, “Internet+”, “Robot Industry Developement Plan” e il “New Generation AI Developement Plan”. Gli USA, invece, hanno messo in piedi la “Defense Advanced Research Project Agency” che prevede un piano di investimenti da due miliardi di dollari finalizzato a risolvere ogni tipo di difficoltà nell’ambito dell’IA. Nel 2019 Trump ha inoltre varato la “American Artificial Intelligence Initiative” che ha coinvolto i settori della meteorologia, dell’agricoltura e dei trasporti. L’università di Stanford ha redatto un rapporto nel 2018 secondo il quale le aziende statunitensi hanno investito 18,7 miliardi di dollari nell'intelligenza artificiale, contro invece  i 14,35 miliardi investiti nello stesso periodo della Cina.

Francia, Germania, Svezia, Spagna e Belgio insieme, invece, hanno superato leggermente il Regno Unito ($ 1,461 miliardi contro $ 1,27 miliardi). Per tale ragione l’Europa mira a indirizzare oltre 20 miliardi di euro complessivi di investimenti annui per l’IA entro il 2030[1]. Tra i 27 paesi dell’Unione, l’Italia è posizionata al nono posto, non lontana da Spagna e Germania, che investono però di più in termini pro-capite[2]. Tuttavia, secondo i dati della Commissione UE, l'Unione Europea risulta essere una delle principali regioni a livello globale ad avere un fiorente ecosistema IA, popolato da oltre 5.000 aziende e 560 istituti di ricerca.                       

Da una attenta analisi effettuata a livello di singolo Stato membro dell’UE è possibile rilevare facilmente la presenza di un evidente squilibrio tra i paesi.

Finlandia, Paesi Bassi e Belgio, ricoprono i primi posti nonostante siano poco popolosi. Rispetto a molti altri paesi dell’UE, presentano un alto numero di aziende IA (Finlandia 119, Paesi Bassi 323 e Belgio 96). Possiedono inoltre un’alta percentuale di analisi dei Big Data (20% contro 12% degli altri paesi). Francia con 77 e Germania con 68 seguono in settima e undicesima posizione. L’Europa orientale occupa gli ultimi posti. Ridurre gli squilibri porterebbe l’Europa a rapportarsi a USA e Cina con un atteggiamento più competitivo.

Per affrontare queste sfide, l'UE ha attuato la sua strategia a partire dalla comunicazione della Commissione europea "IA per l'Europa", pubblicata il 25 aprile 2018, sviluppando a seguire il “Piano coordinato sull'IA”, le Linee guida etiche per un'IA degna di fiducia, le Raccomandazioni politiche e di investimento, il Libro bianco sull'IA fino ad arrivare alla recente proposta del primo regolamento e il piano coordinato sull’intelligenza artificiale.

2.2  “Strategia Italiana per l’Intelligenza Artificiale”

Il due luglio 2020, il Ministero dello Sviluppo Economico ha pubblicato la Strategia italiana per l’Intelligenza Artificiale[3] con l’obiettivo di favorire l’innovazione e la competitività delle imprese italiane, garantendo anche la tutela occupazionale, sociale e ambientale.

La strategia è strutturata in tre parti:

3.     l’analisi del mercato globale, europeo e nazionale dell’Intelligenza Artificiale;

3.     la descrizione gli elementi fondamentali della strategia;

3.     approfondimento della governance proposta per l’IA italiana con una chiara impronta antropocentrica e orientata verso lo sviluppo sostenibile.

Il documento sarà alla base della definizione della strategia italiana nell’ambito del Piano Coordinato europeo.

2.3  La pandemia da Covid-19 ha influito sulla crescita in Italia?

Proprio nell’anno della pandemia da Covid-19, in Italia il mercato dell’IA è cresciuto del 15% rispetto all’anno precedente, raggiungendo un valore di 300 milioni di euro, di cui il 77% commissionato da imprese italiane[4]. La maggior parte degli investimenti è stata dedicata ad algoritmi per analizzare ed estrarre informazioni dai dati; le iniziative cresciute di più in termini di risorse sono i chatbot e i virtual assistant. Il numero di aziende che ha lavorato su progetti IA è raddoppiato nell’ultimo anno. Se ne deduce quindi che i problemi conseguenti alla pandemia, ad esempio quelli di budget, non abbiano arrestato né rallentato la diffusione di tali tecnologie avanzate.

Secondo uno studio condotto dall’osservatorio del politecnico di Milano, su 235 imprese medio-grandi analizzate, più della metà ha dato vita ad almeno un progetto di IA nel corso del 2020. Il 61% delle aziende medio-grandi ha investito nella valorizzazione dei dati e nello sviluppo di algoritmi; delle imprese medie solo il 21%. Le realtà più piccole sono quelle che hanno risentito di più la riduzione delle risorse disponibili, soprattutto se operanti nei settori più colpiti dalle manovre governative atte a ridurre la diffusione della pandemia (lockdown). I principali limiti alla crescita sono stati: la revisione a ribasso dei budget, lo scarso impegno del top management, la limitata cultura digitale aziendale, l’incapacità nel definire come applicare l’AI all’interno del proprio business.

La crisi sanitaria non ha dunque influito negativamente nei confronti dell’innovazione; la forte necessità di contatto con il cliente ha orientato gli investimenti verso sistemi come il forecasting, l’Anomaly Detection (individuazione di frodi online), i sistemi di riconoscimento dei DPI nelle immagini, i Chatbot e i Virtual Assistant.

Nello stesso periodo, la Commissione europea e il Parlamento europeo hanno elaborato documenti sui temi dei diritti dei consumatori della responsabilità civile e dei diritti di proprietà intellettuale relativi a robotica e IA. Parallelamente l’Italia ha pubblicato la “Strategia Italiana per l’Intelligenza Artificiale”, introducendo le basi per l’istituzione dell’Istituto Italiano per l’Intelligenza Artificiale. Si tratta di un hub tutto italiano finalizzato al coordinamento della ricerca e allo sviluppo del settore.

2.4  La diagnosi del Covid-19 attraverso sistemi di IA

Una delle cause che rende la pandemia da Covid-19 una situazione emergenziale è la velocità della sua diffusione. È necessario, dunque, munirsi di strumenti altrettanto rapidi, in grado di anticiparne le mosse e analizzandone quindi l’andamento in tempo reale.

L’intelligenza artificiale, come da definizione di cui sopra, possiede tutte le caratteristiche per essere lo strumento ideale di supporto alle tecnologie utilizzate nel settore medico, in quanto può assistere i professionisti nella classificazione e stratificazione delle condizioni dei pazienti, nel comprendere la ragione e le modalità con cui i pazienti sviluppano le malattie, nel considerare quale trattamento applicare al caso e così via. Inoltre, viste le componenti tipiche di “machine learning” e “deep learning” che costituiscono l’IA e che consentono di estrarre informazioni utili da grandi quantità di dati ed elaborare previsioni, è possibile raggiungere in tempi più rapidi risultati che difficilmente sarebbero realizzabili solo attraverso il lavoro dell’uomo, quantomeno  nello stesso lasso di tempo.

2.5  Diagnosi del COVID-19 attraverso l’analisi di registrazioni dei colpi di tosse

In un articolo recentemente pubblicato sulla rivista "IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology”, intitolato "COVID-19 Artificial Intelligence Diagnosis using only Cough Recordings”[5], tre ricercatori del Massachusetts Institute of Technology (M.I.T.) hanno ideato, realizzato e sperimentato l’utilizzo di una nuova applicazione in grado di individuare  soggetti positivi asintomatici al Covid-19 con un metodo facilmente fruibile e a basso costo. Il risultato del test sarebbe dunque immediato e non limiterebbe la libertà personale degli individui, altrimenti in attesa del risultato del più comune tampone.

La realizzazione dell’app ha previsto una prima fase di “deep learning” attraverso un articolato processo di crowdsourcing[6] a livello mondiale condotto allo scopo di realizzare un database di registrazioni vocali di colpi di tosse di 5300 persone diverse, sottoposte a dieci domande mirate.

I dati raccolti sono stati poi analizzati utilizzando il “MIT open voice model”[7] già noto per gli studi sull’Alzheimer che, se adattato, è in grado isolare i biomarcatori acustici associati al Covid-19. Ecco i bomarcatori utilizzati: degradazione muscolare, cambiamenti nelle corde vocali, nei valori della respirazione e nel funzionamento dei polmoni.

Il test ha avuto risultati eccellenti con un tasso di accuratezza del 98% , individuando il 100% di soggetti asintomatici che poi hanno confermato l’esito sottoponendosi a test molecolare.

I ricercatori hanno sottolineato come sia importante continuare ad investire sul progetto: accrescendo le caratteristiche da porre in raffronto e migliorando la qualità dei dati raccolti, potrebbe essere sviluppato un sistema in grado di individuare la presenza o meno del virus in soggetti appartenenti a varie fasce di età o regione di appartenenza dal punto di vista territoriale.

Inoltre, l’applicazione potrebbe essere utilizzata per effettuare uno screening giornaliero sulla popolazione in contesti di vita quotidiana da affiancare agli strumenti attualmente disponibili come, ad esempio, i termometri per individuare i valori di temperatura corporea.

2.6  IA a supporto di medici e ricercatori

In un contesto di ricerca e biomedicina, l’IA rappresenta una forma molto utile di supporto al personale medico in grado di intensificare e velocizzare il lavoro di analisi. Proprio per questo motivo sin dai primi mesi della pandemia, l’IA è stata impiegata nell’assistenza ai ricercatori per la progettazione di un vaccino che fosse in grado di contribuire a contrastare la troppo rapida diffusione della pandemia. Già le prime previsioni circa la struttura del virus hanno contribuito in modo significativo ad aiutare i ricercatori a risparmiare molto tempo velocizzando l’elaborazione dei dati. La ormai nota startup americana Moderna, ad esempio, grazie al supporto della bioinformatica e quindi dell'IA, è stata in grado di padroneggiare una biotecnologia basata sull'acido ribonucleico messaggero (mRNA) velocizzando il processo che l’ha condotta allo sviluppo un vaccino adatto all’uomo.

La Cina, invece, attraverso l’utilizzo della tecnologia Baidu e in collaborazione con la Oregon State University e l'Università di Rochester, ha pubblicato il suo algoritmo di previsione Linearfold nel febbraio 2020[8]. Tale algoritmo si è dimostrato molto più veloce di quelli tradizionali (calcolo LinearFold in 27 secondi invece che in 55 minuti[9]) e ha contribuito ad ampliare il panorama di conoscenze circa le modalità di diffusione dei virus.

Un importantissimo contributo è stato fornito anche dalle aziende IBM, Amazon, Google e Microsoft che, fornendo la propria potenza di calcolo alle autorità statunitensi, hanno contribuito all’elaborazione di set di dati molto ampi in ambito epidemiologico, bioinformatico e di modellazione molecolare.

1. IA, Covid19 e vaccini: il caso Pfizer

Grazie ai suoi innovativi sistemi di produzione e distribuzione, l’azienda Pfizer è divenuta famosa per la produzione di uno dei vaccini più diffusi contro il Covid-19, riuscendo a guadagnare 900 milioni di dollari nei primi tre mesi del 2021. È stato proprio grazie all’utilizzo di sistemi di IA che i ricercatori dell’azienda sono stati in grado di giocare un ruolo fondamentale nel rallentamento della diffusione della pandemia, trovando il farmaco corretto, testandolo e diffondendolo.

Oggi, il vaccino di Pfizer, con la sua efficacia del 95% viene diffuso per il mondo e l’azienda procede verso la promozione della dose per i minorenni. Tra i protagonisti vanno ricordati: il team di ricercatori, la digitalizzazione delle operazioni di ricerca e sviluppo e l’implementazione l'intelligenza artificiale nel sistema di lavoro e l’investimento fatto in infrastrutture digitali prima della pandemia.

2.8  Intelligenza Artificiale e varianti

Ricercatori statunitensi hanno sviluppato un nuovo metodo per contrastare le mutazioni emergenti del coronavirus e accelerare lo sviluppo dei vaccini.

Utilizzando l’IA, un team di ricerca della University of Southern California (USC) Viterbi School of Engineering ha sviluppato un metodo per accelerare l'analisi delle varianti del virus SARS-CoV-2 e la progettazione di un vaccino efficace. I risultati, riportati a febbraio sulla rivista Scientific Reports del gruppo Nature, descrivono un approccio di deep learning applicabile alle potenziali mutazioni del virus. Dopo l’identificazione di 26 potenziali vaccini per il SARS-CoV-2, i ricercatori ne hanno identificati 11 da cui costruire un vaccino in grado di dare una risposta immunitaria efficace contro le principali varianti del virus oggi note e le potenziali nuove varianti che potrebbero emergere.

La ricerca a livello globale è concentrata sul trovare possibili soluzioni per fermare la diffusione del Coronavirus, in primis i vaccini. Una combinazione di immunoinformatica e reti neurali, chiamata DeepVacPred, è stata quindi in grado di prevedere e progettare un vaccino per COVID-19 efficace contro diverse varianti.

Recentemente, i ricercatori hanno lavorato sulla costruzione di vaccini multi-epitopo, ovvero in grado di riconoscere più elementi presenti sulla superficie del virus, con metodi in silico, cioè basati strumenti informatici, per accelerare il processo di progettazione del vaccino.

Come spiegato nello studio, il metodo è facilmente adattabile per analizzare le potenziali mutazioni del virus e il modello di apprendimento automatico può realizzare cicli di progettazione di vaccini, che richiedono mesi o anni, in pochi secondi e minuti. 

2.9  I primi robot dell'UE per la sanificazione made in UE

La Commissione ha fornito di robot per la sanificazione molti ospedali in Belgio, Danimarca, Germania, Estonia, Irlanda, Grecia, Spagna, Croazia, Lituania, Lussemburgo e Paesi Bassi. Questi robot possono disinfettare una stanza per pazienti di dimensioni standard in soli 10 minuti usando la luce ultravioletta, disinfettando più di 18 stanze con una sola carica. L'obiettivo è quello di garantire un ambiente sterile negli ospedali senza esporre il personale a rischi inutili. Esso è infatti è più sicuro per il personale ospedaliero. Il personale di pulizia aziona il robot a distanza tramite un'applicazione mobile; non è dunque presente nessun operatore sanitario al momento del processo di sanificazione.

2.10 Exscalate4Cov: supercalcolo per identificare le terapie per COVID-19

Il consorzio Exscalate4CoV, coordinato da Dompé farmaceutici, ha condotto il più grande esperimento di supercalcolo mai fatto sul virus SARS-CoV-2 per trovare potenziali farmaci per trattare COVID-19.

Durante l'esperimento più di 70 miliardi di molecole sono state testate su 15 siti di interazione attiva del virus, valutando più di mille miliardi di interazioni in 60 ore. Lo scopo di questa ricerca è quello di trovare nuove molecole che potrebbero essere efficaci contro il nuovo coronavirus.

Alla fine della prima fase della ricerca, il farmaco generico per l'osteoporosi, il raloxifene è stato selezionato come il miglior farmaco esistente che può ridurre i sintomi della COVID-19. Il 27 ottobre 2020 l'Agenzia Italiana del Farmaco, AIFA, ha autorizzato lo studio clinico umano di fase tre del raloxifene come potenziale trattamento per i pazienti che presentano pochi sintomi. L'obiettivo attuale del progetto è quello di trovare nuove potenziali molecole per una cura efficace e definitiva.

3.     Il mondo in lotta contro la pandemia

3.1  Italia: RicovAI-19, l’intelligenza artificiale per la lotta al Covid-19

La società Almawave ha realizzato RicovAI-19, uno strumento di supporto per pazienti e personale medico pensato e realizzato nella lotta al Covid-19. Tale progetto è stato possibile grazie alla collaborazione tra Ospedali Riuniti di Ancona, Università Politecnica delle Marche, ASUR Marche e le società Vivisol e Aditech. Questo sistema di intelligenza artificiale permette di rilevare e analizzare in tempo reale i parametri clinici dei pazienti, di calcolarne l’Indicatore di Stabilità Clinica e di trasmettere i risultati ai medici. Il tutto comodamente fruibile attraverso un dispositivo sincronizzato a un’app per smartphone. I pazienti maggiorenni possono possedere su prescrizione del medico lo strumento e monitorare autonomamente il proprio stato recandosi in un locale apposito, messo a disposizione dal Comune.

L’iniziativa ha ricevuto l’autorizzazione da parte del Comitato Etico di Ospedali
Riuniti di Ancona e la sperimentazione avrà durata complessiva di 6 mesi, ma fornirà fin da subito risultati utili a medici e ricercatori.

3.2  USA: analisi globale dei dati

Negli Stati Uniti, l'Ufficio della Casa Bianca per le Politiche Scientifiche e Tecnologiche ha incontrato l'11 marzo 2020 le aziende e i principali gruppi di ricerca per determinare come utilizzare gli strumenti di IA per analizzare i dati relativi alle ricerche sulla pandemia in tutto il mondo.

Immediatamente dopo la comparsa del nuovo coronavirus a Wuhan, sono stati pubblicati quasi 2.000 articoli di ricerca sugli effetti del virus e sui possibili trattamenti. Questo afflusso di letteratura scientifica ha stimolato intellettualmente i ricercatori nell’affrontare la crisi sanitaria.

Il 16 marzo 2020, Microsoft Research, la National Library of Medicine e l'Allen Institute for AI hanno raccolto più di 29.000 documenti, 13.000 dei quali sono stati elaborati in modo che i computer potessero utilizzare anche le informazioni relative agli autori e alle loro collaborazioni.

3.3  Canada: l’IA prevede l'evoluzione della pandemia

Grazie all’utilizzo dell’IA, l’azienda canadese BlueDot ha individuato precocemente il virus; i suoi sistemi avanzati cono stati in grado di elaborare contemporaneamente diverse tipologie di dati (notizie, vendite di biglietti aerei, dati demografici, dati climatici). Il 31 dicembre 2019 BlueDot è riuscita così a rilevare per prima il focolaio di polmonite a Wuhan, in Cina, individuando inoltre le città che più probabilmente ne avrebbero subito le conseguenze[10].

Un team di ricercatori che lavora con il Boston Children's Hospital ha anche sviluppato un'IA in grado di tracciare in modo preciso e accurato la diffusione del coronavirus. HealthMap[11], così si chiama il sistema, integra i dati delle ricerche di Google, dei social media e dei blog, oltre che dei forum di discussione. Tali dati, normalmente non utilizzati si sono invece rivelati provvidenziali.

3.4  IA Slovena: notizie dal mondo in tempo reale

Il Centro internazionale di ricerca per l'intelligenza artificiale (IRCAI) sloveno, sotto l'egida dell'UNESCO, ha lanciato un’allerta mediatica "intelligente" sul coronavirus chiamata Corona Virus Media Watch[12] che fornisce aggiornamenti sulle notizie globali e nazionali sulla base di una selezione di media con informazioni online. Questo strumento si è rilevato un'utile fonte di informazioni per osservare le tendenze emergenti relative a Covid-19 in tutto il mondo.

3.5  Cina: Intelligenza artificiale per assistere il personale sanitario

Due aziende cinesi hanno sviluppato un software di diagnostica coronavirus basato sull'IA. La start-up Infervision, con sede a Pechino, ha addestrato il suo software per rilevare i problemi polmonari utilizzando la tomografia computerizzata (TAC)[13]. Originariamente utilizzato per diagnosticare il cancro ai polmoni, il software è in grado di rilevare anche la polmonite associata a malattie respiratorie come il coronavirus. Sembra che almeno 34 ospedali cinesi abbiano utilizzato la tecnologia in supporto all’esame di 32.000 casi sospetti.

L'Accademia Alibaba DAMO, il braccio di ricerca della società cinese Alibaba, ha anche realizzato un sistema di IA per riconoscere i coronavirus con una presunta precisione del 96%. Secondo la società, il sistema potrebbe elaborare le 300-400 scansioni necessarie per diagnosticare un coronavirus in 20-30 secondi, mentre la stessa operazione richiederebbe di solito 10-15 minuti a un medico esperto. Il sistema avrebbe aiutato almeno 26 ospedali cinesi a esaminare più di 30.000 casi.

3.6  Corea del Sud: l’efficienza nei test

In Corea del Sud, l'IA ha contribuito a ridurre a poche settimane la progettazione di kit di test basati sul corredo genetico del virus, quando normalmente i tempi necessari sono dai due ai tre mesi. L'azienda biotecnologica Seegene ha distribuito poi i test su larga scala contribuendo al controllo della pandemia, equipaggiando 118 strutture mediche e testando più di 230.000 persone.

CONCLUSIONE

La crescita dello sviluppo tecnologico è ormai inarrestabile e la competizione è all’ordine del giorno. Ciò avviene poiché non è possibile negare l’importanza che essa assume sempre più nel mondo ai giorni d’oggi. Le tecnologie digitali, inoltre, di cui l’intelligenza artificiale occupa un’importante posizione, contribuiscono in modo fondamentale a costruire una risposta coordinata alla pandemia che stiamo vivendo. La ricerca di efficienza e di riduzione dei costi negli ospedali, spesso supportata dalle tecnologie dell'informazione, non deve ridurre però la qualità dei servizi né compromettere l'accesso universale alle cure, anche in circostanze eccezionali.

L'articolo 11 della “Carta Sociale Europea” stabilisce il diritto alla protezione della salute che impegna i firmatari ad adottare misure appropriate destinate alla lotta contro le malattie e le nuove cause di cattiva salute, fornire servizi di consulenza ed educazione per il miglioramento sanità e lo sviluppo del senso di responsabilità individuale. Tale impegno dovrà essere impiegato inoltre al fine di prevenire, per quanto possibile, malattie epidemiche, endemiche, nonché gli incidenti.

L’intelligenza artificiale è uno strumento che si sta dimostrando in grado di aiutare l’Europa e il mondo a garantire il diritto alla salute, riducendo i costi e velocizzando le operazioni. Le sue potenziali infinite applicazioni, infatti, stanno accelerando una trasformazione in atto in tutti i settori e tale accelerazione, e di conseguenza la crescita dei paesi che vi hanno investito, ha subito un’ulteriore spinta durante la pandemia.

Il dibattito sul ruolo dell’IA e le sue incredibili e indiscusse potenzialità e applicazioni mettono spesso in primo piano il rapporto tra innovazione e capitale umano. Proprio per questa ragione è importante investire, per dare modo ai ricercatori di proseguire il proprio lavoro ampliando sempre più il numero di ambiti in cui l’IA sia applicabile, implementando parallelamente i vincoli etici necessari.