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Unione Europea della Salute: HERA convoca l'industria per discutere soluzioni alla potenziale carenza di antibiotici.
A seguito delle raccomandazioni per garantire un'adeguata fornitura di antibiotici pubblicate lunedì, la Commissione, attraverso l'Autorità europea per la risposta e la preparazione alle emergenze sanitarie (HERA), sta intraprendendo un'azione immediata di follow-up per garantire la disponibilità di farmaci essenziali in collaborazione con l'industria. Il Consiglio di amministrazione di HERA si è riunito oggi con i rappresentanti dell'industria per discutere delle carenze di antibiotici e della disponibilità sicura e continua di questi farmaci.
L'obiettivo principale dell'incontro è stato quello di promuovere uno scambio aperto di prospettive, idee e potenziali strategie per attuare efficacemente le raccomandazioni. Ai membri dell'industria è stata ricordata la loro responsabilità di garantire una fornitura adeguata e continua dei farmaci che immettono sul mercato dell'UE.
Il mandato d'arresto europeo rimane un meccanismo di successo, con procedure di consegna più brevi e quasi 15.000 mandati emessi nel 2021
La Commissione europea ha pubblicato oggi le principali statistiche annuali sulle operazioni del mandato d'arresto europeo (MAE). Nel 2021, le autorità giudiziarie dei 27 Stati membri hanno emesso un totale di 14.789 MAE, un numero leggermente inferiore rispetto agli anni precedenti (15.938 nel 2020, 20.226 nel 2019 e 17.471 nel 2018). Dal giorno dell'arresto, la procedura di consegna ha richiesto in media 20,14 giorni quando la persona richiesta ha acconsentito e 53,72 giorni quando la persona non ha acconsentito, rispetto ai 21,26 giorni e 72,45 giorni rispettivamente del 2020. Inoltre, 5.144 persone sono state effettivamente consegnate. Inoltre, i Paesi dell'UE non possono più rifiutare di consegnare i propri cittadini se hanno commesso un reato grave in un altro Paese dell'UE.
Eurobarometro: la maggioranza degli europei ritiene che la transizione verde debba essere accelerata
Secondo un nuovo sondaggio Eurobarometro pubblicato oggi, un'ampia maggioranza di europei ritiene che il cambiamento climatico sia un problema serio per il mondo (93%). Più della metà ritiene che la transizione verso un'economia verde debba essere accelerata (58%) a fronte dell'impennata dei prezzi dell'energia e delle preoccupazioni per le forniture di gas dopo l'invasione della Russia in Ucraina. Da un punto di vista economico, il 73% degli europei riconosce che il costo dei danni causati dal cambiamento climatico è molto più alto degli investimenti necessari per una transizione verde. E tre quarti (75%) degli europei concordano sul fatto che le misure adottate per combattere il cambiamento climatico incoraggeranno l'innovazione. I cittadini europei sentono la minaccia del cambiamento climatico anche nella loro vita quotidiana.
Luca Persiani
Unione Europea della Salute: L'UE intensifica l'azione per prevenire la carenza di antibiotici per il prossimo inverno
La Commissione, i capi delle agenzie per i medicinali (HMA) e l'Agenzia europea per i medicinali (EMA) pubblicano oggi le raccomandazioni per le azioni da intraprendere per evitare carenze di antibiotici chiave utilizzati per trattare le infezioni respiratorie per i pazienti europei nella prossima stagione invernale. Queste raccomandazioni, elaborate dal Gruppo direttivo esecutivo sulle carenze e la sicurezza dei medicinali (MSSG), integrano il processo di elaborazione di un elenco europeo di farmaci critici. Per essere meglio preparati alla stagione invernale, i partecipanti hanno concordato le seguenti raccomandazioni: aumentare la produzione di antibiotici chiave; monitorare l'offerta e la domanda; aumentare la consapevolezza del pubblico e l'uso prudente.
Un nuovo polo mediatico per sostenere i giornalisti indipendenti russi e bielorussi nell'UE
L'Unione europea sostiene un nuovo progetto per incrementare il sostegno ai media indipendenti russi e bielorussi esistenti e consolidati che lavorano nell'UE e che mantengono un pubblico significativo in patria. Il progetto Free Media Hub EAST, guidato dal Centro della società civile di Praga, prevede l'assegnazione di oltre 2,2 milioni di euro in sovvenzioni, la fornitura di assistenza e supporto psicologico, l'investimento in soluzioni tecnologiche e il rafforzamento della cooperazione tra i centri locali in cui si trovano questi media in esilio nell'UE.
Servizi pubblici digitali: Gli Stati membri intensificano gli sforzi per un'amministrazione digitale basata sul valore e interoperabile
La relazione odierna sull'attuazione della Dichiarazione di Berlino 2020 sull'amministrazione digitale basata sul valore mostra che gli Stati membri stanno migliorando nell'alfabetizzazione digitale e nell'introduzione di tecnologie innovative nei loro servizi pubblici. Tuttavia, devono lavorare di più sulla partecipazione sociale e sull'inclusione digitale, nonché sulla fiducia e sulla sicurezza nei servizi digitali. Gli Stati membri dell'UE spendono collettivamente più di 48 miliardi di euro utilizzando strumento di ripresa e resilienza e di sostegno tecnico per digitalizzare e trasformare i servizi pubblici e le amministrazioni. Questo è il secondo rapporto sull'attuazione della Dichiarazione di Berlino, preparato sotto la Presidenza svedese del Consiglio per l'UE, dopo il primo del maggio 2022.
La Commissione lancia le iscrizioni al concorso Access City Award 2024 che premia l'accessibilità nelle città dell'UE
Sono aperte le iscrizioni al concorso Access City Award 2024 per le città che hanno fatto di tutto per diventare più accessibili alle persone con disabilità e che si impegnano a migliorare continuamente. Quest'anno la Commissione europea assegnerà anche una menzione speciale "New European Bauhaus" a una città i cui sforzi in materia di accessibilità sono in linea con i valori della New European Bauhaus: sostenibilità, estetica e inclusione. Il concorso è organizzato dalla Commissione europea ed è aperto alle città con più di 50.000 abitanti nell'UE. Il 1°, il 2° e il 3° classificato del 2024 Access City Award riceveranno premi rispettivamente di 150.000, 120.000 e 80.000 euro.
Luca Persiani
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.
Allegato di approfondimento.
Luca Persiani
NextGenerationEU: la Commissione effettua il primo pagamento di 10 miliardi di euro alla Spagna nell'ambito del Recovery and Resilience Facility
Il 27 dicembre, la Commissione ha effettuato il primo pagamento alla Spagna di 10 miliardi di euro di sostegno finanziario non rimborsabile nell'ambito del Recovery and Resilience Facility. L'11 novembre 2021, la Spagna ha presentato alla Commissione una prima richiesta di pagamento RIF per 10 miliardi di euro. Il 3 dicembre 2021 la Commissione ha adottato una valutazione preliminare positiva della richiesta di pagamento della Spagna. Il piano globale di recupero e resilienza per la Spagna sarà finanziato con 69,5 miliardi di euro di sovvenzioni.
NextGenerationEU: La Commissione riceve dalla Grecia una richiesta di pagamento di 3,6 miliardi di euro nell'ambito del Recovery and Resilience Facility
Il 29 dicembre 2021 la Commissione ha ricevuto la prima richiesta di pagamento dalla Grecia nell'ambito del Recovery and Resilience Facility. La Grecia ha inviato alla Commissione una richiesta di erogazione di 3,6 miliardi di euro di sostegno finanziario. Il piano globale di ripresa e resilienza della Grecia sarà finanziato da 17,77 miliardi di euro in sovvenzioni e 12,73 miliardi di euro in prestiti. La Commissione ha ora due mesi per valutare la richiesta. Invierà quindi la sua valutazione preliminare del rispetto da parte della Grecia delle tappe e degli obiettivi richiesti per questo pagamento al Comitato economico e finanziario (CEF) del Consiglio.
NextGenerationEU: La Commissione riceve dall'Italia una richiesta di pagamento di 21 miliardi di euro nell'ambito del Recovery and Resilience Facility
Il 30 dicembre 2021 la Commissione ha ricevuto la prima richiesta di pagamento dall'Italia nell'ambito del Recovery and Resilience Facility. L'Italia ha inviato una richiesta alla Commissione per un esborso di 21 miliardi di euro di sostegno finanziario. Il piano complessivo di ripresa e resilienza dell'Italia sarà finanziato da 68,9 miliardi di euro in sovvenzioni e 122,6 miliardi di euro in prestiti. La Commissione ha ora due mesi per valutare la richiesta. Poi invierà la sua valutazione preliminare del rispetto da parte dell'Italia delle tappe e degli obiettivi richiesti per questo pagamento al Comitato economico e finanziario del Consiglio.
Contratti digitali: Entrano in vigore le norme UE sul contenuto digitale e sulla vendita di beni
Il 1° gennaio sono entrate in vigore le nuove regole dell'UE sui contenuti digitali e sulla vendita di beni. D'ora in poi, sarà più facile per i consumatori e le imprese acquistare e vendere contenuti digitali, servizi e beni digitali e "beni intelligenti" in tutta l'UE. Con le nuove regole sui contratti digitali, i consumatori saranno protetti quando il contenuto digitale e i servizi digitali sono difettosi. La direttiva sulla vendita di beni garantirà lo stesso livello di protezione per i consumatori quando acquistano online da tutta l'UE o in un negozio, e copre tutti i beni, compresi quelli con componenti digitali. Durante il primo anno, spetterà al venditore provare che il bene non era difettoso fin dall'inizio. La maggior parte degli Stati membri ha pienamente recepito sia la direttiva sui contenuti digitali che quella sulla vendita di beni. La Commissione monitorerà attentamente il recepimento per i restanti Stati membri.
Luca Persiani
1,4 milioni di euro dal Fondo europeo di adeguamento alla globalizzazione per sostenere i lavoratori dell'auto in esubero in Spagna
Oggi, la Commissione europea propone di sostenere 320 lavoratori di automobili in esubero nella regione spagnola dell'Aragona che hanno perso il lavoro a causa della pandemia COVID-19. La proposta di 1,4 milioni di euro del Fondo europeo di adeguamento alla globalizzazione (FEG) per i lavoratori in esubero li aiuterà a trovare un nuovo lavoro attraverso l'istruzione o la formazione. La formazione aiuterà anche a migliorare le competenze digitali e la conoscenza dei nuovi processi di produzione industriale, contribuendo così alla transizione digitale nell'industria automobilistica. Il costo totale stimato delle misure è di 1,7 milioni di euro, di cui l'85% sarà coperto dal FEG (1,4 milioni di euro). La regione di Aragona coprirà l'importo restante ('300.000).
Nuova strategia per migliorare la sostenibilità della pesca nel Mediterraneo e nel Mar Nero
La Commissione Generale per la Pesca nel Mediterraneo (CGPM) ha adottato la sua nuova Strategia 2030 per il Mediterraneo e il Mar Nero al termine della 44esima sessione annuale, che si è svolta dal 2 al 6 novembre. L'Unione europea sosterrà l'attuazione della strategia con una sovvenzione finanziaria aumentata. L'ambizioso pacchetto di misure adottato include un primo piano pluriennale (MAP) per gestire gli stock di piccoli pelagici dell'Adriatico, un'ulteriore riduzione dello sforzo di pesca per gli stock demersali chiave e nuove zone di restrizione della pesca (FRA), che insieme impediranno il collasso dei piccoli pelagici, sosterranno la ripresa degli stock demersali e la redditività a lungo termine della pesca in Adriatico. La nuova strategia, con i suoi cinque obiettivi, adotta un approccio integrato alle complesse sfide della regione e alla "transizione verde".
Aiuti di Stato: La Commissione approva un piano bulgaro di 15,34 milioni di euro per sostenere il settore del turismo nel contesto dell'epidemia di coronavirus
La Commissione europea ha approvato un piano bulgaro di 15,34 milioni di euro (30 milioni di BGN) per sostenere le imprese attive nel settore del turismo colpite dall'epidemia di coronavirus. La misura è stata approvata nell'ambito del quadro temporaneo degli aiuti di Stato. Nell'ambito del piano, l'aiuto prenderà la forma di sovvenzioni dirette. Per essere ammissibili, le imprese devono aver subito un calo del fatturato di almeno il 30% nel 2020, rispetto al 2019. L'importo dell'aiuto per beneficiario non supererà il 20% del suo fatturato nel 2019, o 1,8 milioni di euro, se inferiore. La Commissione ha constatato che il piano è conforme alle condizioni stabilite nel quadro di riferimento temporaneo. In particolare, l'aiuto (i) non supererà 1,8 milioni di euro per beneficiario; e (ii) sarà concesso entro il 31 dicembre 2021. La Commissione ha concluso che la misura è necessaria, adeguata e proporzionata per porre rimedio a un grave turbamento dell'economia di uno Stato membro, conformemente all'articolo 107, paragrafo 3, lettera b), del TFUE e alle condizioni del quadro di riferimento temporaneo. Su questa base, la Commissione ha approvato la misura ai sensi delle norme UE sugli aiuti di Stato.
Luca Persiani
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.
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.
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.
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.
[1] “Libro Bianco sull’Intelligenza Artificiale”
[2] Indice I-Com
[3] https://www.mise.gov.it/images/stories/documenti/Proposte_per_una_Strategia_italiana_AI.pdf
[4] Osservatorio del Politecnico di Milano - 18 febbraio 2021
[5] https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9208795
[6] Richiesta di idee, suggerimenti, opinioni, rivolta agli utenti di Internet da un'azienda o da un privato in vista della realizzazione di un progetto o della soluzione di un problema.
[7] https://voicebot.ai/2020/10/31/mit-open-voice-model-used-to-identify-asymptomatic-covid-19-patients-from-cough-recordings/
[8] https://www.technologyreview.com/2020/03/11/905366/how-baidu-is-bringing-ai-to-the-fight-against-coronavirus/
[9] https://syncedreview.com/2020/02/04/baidu-open-sources-rna-prediction-algorithm-for-2019-novel-coronavirus/
[10] https://www.cnbc.com/2020/03/03/bluedot-used-artificial-intelligence-to-predict-coronavirus-spread.html
[11] https://healthmap.org/en/
[12] https://coronaviruswatch.ircai.org/?country=All&dashboard=news
[13] https://www.wired.com/story/chinese-hospitals-deploy-ai-help-diagnose-covid-19/
Sahel e Africa centrale: 210 milioni di euro di aiuti umanitari dell'UE
L'UE riafferma la sua solidarietà con le popolazioni vulnerabili del Sahel e dei paesi dell'Africa centrale con un bilancio umanitario di 210 milioni di euro nel 2021. I fondi saranno destinati a progetti umanitari nei seguenti otto paesi Burkina Faso (24,3 milioni di euro), Camerun (17,5 milioni di euro), Repubblica Centrafricana (21,5 milioni di euro), Ciad (35,5 milioni di euro) Mali (31,9 milioni di euro), Mauritania (10 milioni di euro), Niger (32,3 milioni di euro) e Nigeria (37 milioni di euro).
Coronavirus: Il Comitato per la sicurezza sanitaria aggiorna l'elenco comune dei test rapidi all'antigene COVID-19
Il Comitato per la sicurezza sanitaria (CSS) ha deciso di aggiornare l'elenco comune dei test rapidi dell'antigene COVID-19 (RAT). In seguito all'aggiornamento, 83 RAT sono ora inclusi nell'elenco comune, di cui i risultati di 35 test vengono riconosciuti reciprocamente. Inoltre, la Commissione e il Centro comune di ricerca hanno concordato una nuova procedura per aggiornare l'elenco dei RAT comuni e reciprocamente riconosciuti in futuro. A partire da oggi, i produttori di RATs potranno presentare dati e informazioni per alcuni test che soddisfano i criteri concordati dal Consiglio il 21 gennaio 2021.
Investimenti al dettaglio: la Commissione lancia una consultazione pubblica per preparare la futura strategia di investimento al dettaglio
La Commissione europea ha lanciato oggi una consultazione pubblica sulla prossima strategia per gli investimenti al dettaglio, la cui adozione è prevista per l'inizio del 2022. La Commissione sta cercando opinioni su come migliorare l'attuale quadro di protezione che dovrebbe creare un ambiente di fiducia in modo che questi consumatori abbiano la fiducia necessaria per sfruttare il potenziale offerto dai mercati dei capitali.
Concorrenza: la Commissione adotta una raccomandazione di decisione del Consiglio che autorizza i negoziati per un accordo di cooperazione UE-Regno Unito sulla concorrenza
La Commissione europea ha adottato una raccomandazione per una decisione del Consiglio che autorizza i negoziati per un accordo di cooperazione UE-Regno Unito sulla concorrenza. L'accordo commerciale e di cooperazione UE-Regno Unito (TCA), entrato in vigore il 1° maggio 2021, prevede la possibilità di un accordo separato sulla cooperazione in materia di concorrenza tra la Commissione e le autorità della concorrenza degli Stati membri, da un lato, e le autorità della concorrenza del Regno Unito, dall'altro. Un adeguato coordinamento dell'applicazione della concorrenza tra l'UE e il Regno Unito andrà a beneficio dei consumatori e delle imprese europee.
Luca Persiani
In un’era in cui l’Intelligenza Artificiale (IA) offre un crescente potenziale in molteplici settori, l'UE affronta lo sviluppo di nuove norme globali e stabilisce gli standard per una tecnologia etica in tutto il mondo, mantenendo il proprio ruolo di leadership. Il potenziale, però, genera anche rischi in virtù dei quali la Commissione europea ha presentato la prima proposta di regolamento mai realizzata in Europa, volta a identificare e ad affrontare tali rischi per un’Intelligenza Artificiale affidabile.
Attraverso il nuovo regolamento, l’Europa nutrirà una maggiore fiducia nei confronti di ciò che l'IA ha da offrire incentrando il suo sviluppo sull'uomo.
Motivi e obiettivi della proposta
La nuova proposta stabilisce le regole per lo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale in Europa secondo un approccio proporzionato al rischio. Essa propone un'unica definizione: “L'intelligenza artificiale è una famiglia di tecnologie in rapida evoluzione che può portare a un'ampia gamma di vantaggi economici e sociali in tutto lo spettro delle industrie e delle attività sociali”. L’Unione ha riconosciuto l’importanza di redigere una regolamentazione dettagliata poiché elementi e tecniche che alimentano i benefici socio-economici dell'IA possono condurre a nuovi rischi.
L’approccio e il rischio
Le nuove regole saranno applicate trasversalmente in tutti gli Stati membri secondo un approccio basato sui diversi gradi di rischio.
Il “rischio inaccettabile” comprende tutti quei sistemi di IA il cui uso è considerato inaccettabile in quanto in contrasto con i valori dell'Unione (ad esempio, se violano i diritti fondamentali sanciti dalla Carta). L’elenco delle pratiche proibite, infatti, racchiude le azioni che possono potenzialmente manipolare le persone attraverso tecniche subliminali al di là della loro consapevolezza o di sfruttare le vulnerabilità di specifici gruppi al fine di distorcere materialmente il loro comportamento. Altre pratiche manipolative o di sfruttamento che colpiscono gli adulti e che potrebbero essere facilitate dai sistemi di IA potrebbero essere coperte dalla legislazione esistente in materia di protezione dei dati, protezione dei consumatori e servizi digitali che garantiscono che le persone fisiche siano adeguatamente informate. Infine, è vietato anche l'uso di sistemi di identificazione biometrica a distanza "in tempo reale" in spazi accessibili al pubblico ai fini di applicazione della legge, a meno che non si applichino alcune eccezioni limitate.
I sistemi di IA a “rischio elevato” sono permessi sul mercato europeo a condizione che siano conformi ad alcuni requisiti obbligatori e a una valutazione di conformità ex-ante. La classificazione di un sistema di IA a rischio elevato si basa sullo scopo previsto del sistema di intelligenza artificiale, in linea con la legislazione esistente sulla sicurezza dei prodotti. Pertanto, la classificazione a “rischio elevato” non dipende solo dalla funzione svolta dal sistema di IA, ma anche dallo scopo specifico e dalle modalità di utilizzo di tale sistema.
Due le categorie principali di sistemi AI ad alto rischio:
I requisiti
I sistemi di IA dovranno rispettare una serie di requisiti orizzontali obbligatori e seguire procedure di valutazione di conformità prima che tali sistemi siano immessi sul mercato dell'Unione. Tale procedimento di gestione comprenderà le seguenti fasi:
Nell'individuare le misure di gestione dei rischi più appropriate, occorrerà garantire quanto segue:
I test ex-ante
I test saranno obbligatori e assicureranno che i sistemi IA ad alto rischio funzionino in modo coerente e siano conformi ai requisiti. Le prove saranno effettuate in qualsiasi momento nel corso del processo di sviluppo e prima di ogni messa in commercio o in servizio.
La trasparenza
I sistemi di IA ad alto rischio sono progettati e sviluppati in modo da garantire che il loro funzionamento sia sufficientemente trasparente da consentire agli utenti di interpretare eventuali rischi.
Distributori, importatori, utenti o qualsiasi altro terzo dovranno attenersi al regolamento.
I sistemi identificati come a rischio limitato, invece, prevedono che gli utenti siano consapevoli della propria interazione con una macchina in modo da poter agire consapevolmente. Essi includono applicazioni come videogiochi o filtri antispam e non saranno soggetti a regolamento poiché rappresentano un rischio valutato minimo o nullo per i diritti o la sicurezza dei cittadini.
La base giuridica
La scelta di un regolamento come strumento giuridico è frutto dalla necessità di un'applicazione uniforme delle nuove norme in tutta Europa. La base giuridica risiede nell'articolo 114 del trattato sul funzionamento dell'Unione europea (TFUE). Esso prevede l'adozione di misure che garantiscano il funzionamento del mercato interno evitandone la frammentazione sui requisiti per i prodotti e i servizi di IA, la loro commercializzazione, il loro uso, la supervisione da parte delle autorità pubbliche e la diminuzione della certezza del diritto per fornitori e utenti
I diritti fondamentali
L’Unione europea ha sottolineato la propria propensione a garantire un alto livello di protezione dei diritti fondamentali. La proposta influirà inoltre positivamente sui diritti dei gruppi speciali. Gli obblighi di test ex-ante e la supervisione faciliteranno la tutela di altri diritti fondamentali. Questo contribuirà a minimizzare il rischio di decisioni errate o tendenziose in aree critiche (l'istruzione e la formazione, l'occupazione, l'applicazione della legge e il sistema giudiziario). I divieti coprono anche le pratiche che possono manipolare le persone attraverso tecniche subliminali finalizzate al condizionamento del comportamento, causando danni psicologici o fisici a loro o a terzi.
Governance e attuazione
A livello dell'Unione, la proposta istituisce un Comitato Europeo per l'Intelligenza Artificiale, composto da rappresentanti degli Stati membri e della Commissione. Con la propria consulenza, il Comitato faciliterà un'attuazione regolare, efficace e armonizzata del regolamento. Gli Stati membri dovranno designare una o più autorità nazionali competenti.
Per facilitare le operazioni di controllo verrà creata una banca dati europea per i sistemi autonomi ad alto rischio con particolare attenzione ai diritti fondamentali. Tale banca sarà gestita dalla Commissione.
Il regolamento prevede anche la segnalazione in fase di post-commercializzazione e le indagini su incidenti e malfunzionamenti legati all'IA. L'applicazione ex-post garantirà alle autorità pubbliche i poteri e le risorse per intervenire nel caso in cui i sistemi di IA generassero rischi imprevisti. Esse potranno inoltre richiedere qualsiasi documentazione e organizzare test del sistema di IA ad alto rischio attraverso mezzi tecnici.
L'approccio europeo ai nuovi prodotti di macchinari
I macchinari coprono una vasta gamma di prodotti di consumo e professionali e il nuovo Regolamento Macchine ne definisce i requisiti di salute e sicurezza. Mentre il regolamento IA affronterà i rischi di sicurezza dei sistemi IA, il nuovo regolamento macchine assicurerà l'integrazione sicura della IA nel macchinario. Le imprese dovranno eseguire una valutazione di conformità.
Il nuovo Regolamento Macchine risponderà alle esigenze del mercato apportando una maggiore chiarezza giuridica alle disposizioni attuali, semplificando l'onere amministrativo e i costi per le imprese. Fornirà inoltre formati digitali per la documentazione garantendo la coerenza con il quadro legislativo dell'UE.
PIANO COORDINATO SULL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE
REVISIONE 2021
La revisione del piano coordinato del 2021 propone una serie concreta di azioni congiunte su come creare una leadership globale e affidabile dell'UE sull'IA. La Commissione europea insieme agli Stati membri e agli attori privati sfrutteranno i finanziamenti dell'UE disponibili attraverso i programmi Digital Europe (DEP), Horizon Europe (HE) e il Recovery and Resilience Facility (RRF)5. La Commissione ha proposto che l'Unione investa nell'IA almeno 1 miliardo di € all'anno da Horizon Europe e dai programmi Digital Europe nel periodo di programmazione 2021-2027. Questo finanziamento a livello di UE dovrebbe promuovere la collaborazione tra gli Stati membri.
L'obiettivo è quello di aumentare gradualmente gli investimenti pubblici e privati in IA per un totale di 20 miliardi di € all'anno.
Obiettivo
Le azioni congiunte previste per l’attuazione del Piano Coordinato mirano a creare una leadership globale dell’UE in materia di IA affidabile. Le azioni chiave proposte riflettono la visione in base alla quale la Commissione europea, gli Stati membri e i soggetti privati dovranno:
Creare condizioni favorevoli
Tre le condizioni per sostenere lo sviluppo e per raggiungere gli obiettivi:
La revisione propone quindi tre azioni chiave: costruire un quadro di governance per acquisire, accumulare e condividere efficacemente le intuizioni politiche sull'IA; sfruttare il potenziale dei dati; promuovere un'infrastruttura di calcolo.
La Commissione ha istituito tre gruppi di esperti:
Come gli Stati membri investiranno nell’IA
Con il fine di massimizzare le risorse e coordinare gli investimenti attraverso i programmi Digital Europe e Horizon Europe, la Commissione prevede di investire 1 miliardo di € l’anno in IA. L’obiettivo è mobilitare ulteriori investimenti da parte del settore privato e degli Stati membri al fine di raggiungere un volume di investimenti annuo di 20 miliardi di € entro il 2030. Il dispositivo per la ripresa e la resilienza di recente adozione, il più grande pacchetto di incentivi mai finanziato dal bilancio dell’UE, mette a disposizione 134 miliardi di € per il digitale.
IA e obiettivi Green Deal
La Commissione contribuirà a un’IA sostenibile, ad esempio sviluppando modelli di IA a minore intensità di dati e a basso consumo energetico. Come annunciato nella strategia dell’UE per i dati, il programma Digital Europe consentirà alla Commissione di investire in un’IA rispettosa dell’ambiente attraverso la creazione di spazi di dati in settori quali ambiente, energia e agricoltura. La Commissione investirà inoltre in strutture di prova e sperimentazione incentrate sull’ambiente e sul clima.
Luca Persiani
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