Posts Taggati ‘mit’

intelligenza artificiale riconosce il covid-19

Pillole di IA – Quando l’intelligenza artificiale riconosce il Covid-19

Scritto da Salvatore Guaglianone on . Postato in Articoli, Pillole di IA

intelligenza artificiale riconosce il covid-19

Ad un anno quasi della sua esplosione, sono ben due le startup che si basano sull’ intelligenza artificiale per il riconoscimento delle persone affette da covid-19.

La prima è tutta italiana nasce all’Università Tor Vergata di Roma dove da circa 10 anni sta studiando il riconoscimento di alcune patologie cerebrali  in fase iniziale come l’Alzheimer ed il Parkinson mediante l’ascolto della voce, dove i riscontri positivi hanno portato l’università alla creazione di uno spin-off chiamato VoiceWise che oggi è protagonista  assieme al Parco Tecnologico Technoscience di Latina e al Policlinico San Matteo di Pavia e con la collaborazione di Huawei nel riconoscimento delle persone affette da covid-19 asintomatiche o in fase iniziale. 

Il sistema di intelligenza artificiale italiano è stato implementato grazie all’utilizzo del Machine Learning sia nella fase di studio originaria e sia nella fase di studio post covid-19 che ha visto 150 persone  positive al covid-19 che hanno fornito la propria voce per permettere al sistema di riconoscere le caratteristiche specifiche della voce per le persone affette da covid-19, naturalmente questa sperimentazione poi è stata ampliata ad un pubblico più vasto ed uniforme, questo è stato permesso anche grazie allo collaborazione di Huawei che ha fornito dei dispositivi all’avanguardia come smartphone e tablet che permettono di registrare la voce in alta qualità come ad esempio Mate30 Pro, P30 Pro e Mediapad M5 lite

Il Professore Giovanni Saggio, che è il responsabile del progetto ha affermato che potrebbe essere una risposta diagnostica tempestiva ed efficace del prossimo futuro in quanto la voce umana presenta circa 7000 parametri riscontrabili spesso non udibili dall’orecchio umano ma facilmente percepibili dall’algoritmo.

 Oggi VoiceWise permette anche il riconoscimento di altre patologie con un’accuratezza che varia dal 95% al 98% il futuro di questa tecnologia, afferma il professor Saggio, è che presto si potrà stimare anche il grado della malattia.

 L’altra Startup ha avuto luogo in quel del MIT, loro si sono ispirati alla classica richiesta del medico durante la visita “faccia un colpo di tosse”. Infatti l’algoritmo del MIT è stato elaborato sul riconoscimento della dell’infezione da covid-19 mediante un colpo di tosse. 

Anche il MIT ha utilizzato un sistema di Machine Learning per il riconoscimento del colpo di tosse, ed ha chiesto a milioni di utenti del web di andare su un sito specifico per permettergli di registrare il loro colpo di tosse, per permettere così all’algoritmo di lavorare su un numero relativamente grande di dati in modo da definire al meglio le caratteristiche di chi è affetto da covid-19.

Al termine della campagna di campionamento il sistema studiato dal MIT ha dato eccellenti risultati portando un riconoscimento nel 98,5% di persone affette da covid-19 sintomatiche, mentre per le asintomatiche si è raggiunto addirittura il 100% di riconoscimento.

Come affermiamo da diverso tempo l’intelligenza artificiale sarà il nostro futuro quindi sia le aziende che le pubbliche amministrazioni che le ODV non dovrebbero farsi cogliere impreparati e sfruttare al meglio questa nuova tecnologia che ben presto utilizzeremo giornalmente.

IA wall street

Pillole di IA – Il modello batte gli analisti di Wall Street

Scritto da Salvatore Guaglianone on . Postato in Articoli, Pillole di IA

Il MIT (Massachusetts Institute of Technology), di nuovo protagonista sulla scena dell’IA, ha messo a punto una rete neurale ha permesso di elaborare una stima accurata del fatturato di 30 aziende americane.
La conoscenza predittiva delle vendite reali di un’azienda permette di determinarne il valore di un’azienda, e fornire così una valida indicazione agli investitori su chi investire.
Gli investitori, impiegano analisti finanziari, questi per prevedere i guadagni di un’azienda utilizzano dati pubblici, strumenti di calcolo ed intuizione personale. 

I ricercatori del MIT hanno sviluppato un modello automatizzato che supera in modo significativo gli esseri umani nella previsione delle vendite aziendali, nel caso specifico hanno utilizzato dati molto limitati e “rumorosi”.

I dataset utilizzati dai ricercatori sono state le transazioni settimanali con carta di credito ed i rapporti sui guadagni trimestrali di 34 rivenditori per un periodo che va dal 2015 al 2018 per un totale di 360 trimestri.
A differenza gli analisti (di comparazione) avevano accesso a qualsiasi dato pubblico o privato disponibile e ad altri modelli di apprendimento automatico di tipo lineare.

È necessario fare presente alcune difficoltà oggettive per la rete neurale artificiale ovvero:

  • la variabilità delle vendite giornaliere;
  • la variabilità del metodo di acquisto, contanti, buoni e carte di credito;
  • gli acquisti con carte di credito sono una frazione indeterminata delle vendite totali.

Rendendo molto difficile la stima delle vendite complessive. Per bypassare queste problematiche è stato implementato il così detto filtro di di Kalman, questo non è altro che una variazione dell’algoritmo dell’inferenza standard utilizzato in diverse tecnologie, dalle navette spaziali ai GPS per smartphone. 

Il filtro di Kalman utilizza i dati osservati nel tempo che contengono un grado di imprecisione (rumore) non costante, correlata ad un dato certo che contiene i dati con rumore, in modo da generare una distribuzione di probabilità per variabili sconosciute su un periodo di tempo designato. Nel lavoro dei ricercatori, ciò significa stimare le possibili vendite di un singolo giorno. Per addestrare il modello, il sistema suddivide le vendite trimestrali in un determinato numero di giorni misurati, diciamo 90, consentendo alle vendite di variare da un giorno all’altro. Quindi, abbina i dati della carta di credito osservati e ‘rumorosi’, alle vendite giornaliere sconosciute. Utilizzando i numeri trimestrali e alcune estrapolazioni, stima la frazione giornaliera delle vendite totali rappresentate dai dati della carta di credito. La rete neurale artificiale ha superato le stime elaborati dagli analisti di Wall Street sul 57% delle previsioni, nonostante aveva solo due tipologie di dati a sua disposizione.

Dai primi approcci con il mercato finanziario, e considerando l’immensa mole di dati che questo produce giornalmente, riteniamo che l’Intelligenza Artificiale si svilupperà rapidamente in questo ambito.

Pillole di IA – Primo antibiotico messo a punto dall’Intelligenza Artificiale

Scritto da Salvatore Guaglianone on . Postato in Pillole di IA

Con questa nostra rubrica stiamo scoprendo tutte le potenzialità dell’IA, che sta cambiando considerevolmente il nostro mondo con delle scoperte davvero sorprendenti per il miglioramento della vita dell’uomo su questa terra, portando alcuni colossi dell’informatica, come Microsoft, ad investire sia nella conservazione dell’ambiente che in ambito medico per la salvaguardia della salute.

In ambito medico diversi studi che implementano l’intelligenza artificiale stanno portando grandi risultati. Tra gli ultimi risultati che hanno un notevole impatto scientifico troviamo Halicin, questo è il nome di un nuovo antibiotico identificato grazie allo sviluppo di un sistema di intelligenza artificiale sviluppato da alcuni ricercatori del MIT(Massachusetts Institute of Technology) con a capo Jim Collins esperto di bio-ingegneria. Il team del MIT ha messo a punto una rete neurale che riuscisse ad analizzare circa 2500 molecole con proprietà antibiotiche, di cui 800 di origine naturale, in modo da elaborare delle nuove molecole con proprietà antibiotiche ma con strutture differenti rispetto agli attuali antibiotici, inoltre mediante un programma di machine Learning sono state individuate quei composti più sicuri per l’uomo.
Halicin permette di aumentare la permeabilità della membrana cellulare batterica dissipando il gradiente elettrochimico sotto forma di calore, il gradiente protonico è indispensabile alla cellula per produrre ATP (molecole ad alto contenuto energetico utilizzato per il metabolismo cellulare) quindi in mancanza di energia, la cellula batterica va incontro alla morte.

I primi studi in vitro hanno dato ottimi risultati su quasi la totalità delle specie batteriche testate oltre a non manifestare alcun genere di antibiotico resistenza dopo 30 giorni di test a basso dosaggio. Oggi questo antibiotico viene studiato in laboratorio per poi passare alla sperimentazione umana.

Questo stesso studio ha permesso di identificare altre 8 molecole, che potenzialmente potrebbero essere utilizzate come antibiotici ad ampio spettro, anch’essi con sintesi strutturale diversa dagli antibiotici attualmente presenti in commercio. Per due di queste otto molecole è iniziato la prima fase di sperimentazione in vitro portando già buoni risultati che fanno ben sperare tutto il mondo scientifico.  

 L’intelligenza artificiale mediante la scoperta di Halicin conferma che questi algoritmi “super-smart” faranno parte sempre di più della nostra vita quotidiana, migliorando il nostro modo di vivere, oltre che nel marketing e l’industria.

Google+