Lo scorso 1° Ottobre 2024, nella Cittadella della Ricerca, sede brindisina di Enea, si è tenuto un importante evento in collaborazione con il CETMA DIHSME ed il PID della Camera di commercio di Brindisi - Taranto: il DemoLab sulla potenza di calcolo, gestione e valorizzazione del dato digitale come motore per l’intelligenza artificiale.
L’evento è stato articolato in più sessioni parallele nelle quali si sono interfacciati quattro esperti di ENEA:
1. Previsione e analisi dei trend dai social media, tenuta da G. Santomauro e A. Mariano
2. Visione artificiale per la digitalizzazione di archivi, tenuta da S. D’Onofrio
3. Algoritmi di ottimizzazione di consumi energetici, tenuta da D. De Chiara
4. Reti complesse e loro applicazioni in contesti concreti, tenuta da A. Funel
(gli interventi dei relatori sono stati videoregistrati e le pillole sono consultabili, previa registrazione del contatto. Per ulteriori informazioni: angelo.mariano@enea.it).

Nell'era digitale, la potenza di calcolo e la gestione dei dati sono divenuti fattori cruciali per lo sviluppo e l'implementazione dell'intelligenza artificiale. La capacità di elaborare enormi quantità di dati in tempi rapidi ha reso possibile il progresso di algoritmi sempre più sofisticati, aprendo la strada a innovazioni che trasformeranno settori differenti.
La potenza di calcolo si riferisce alla capacità dei computer di eseguire operazioni complesse e di gestire grandi volumi di dati. Con l'avvento di tecnologie come i processori grafici (GPU) e i chip specializzati per l'intelligenza artificiale (TPU), gli algoritmi di machine learning possono essere addestrati in modo più rapido ed efficiente. Questo ha permesso il processamento di data set enormi, portando a modelli predittivi più precisi e ad un apprendimento automatico più efficace.
La gestione dei dati è altrettanto fondamentale. I dati, per loro natura, sono disordinati e variegati. Una corretta raccolta, pulizia e organizzazione dei dati permette di valorizzarli al massimo. Inoltre, l'adozione di pratiche di data governance garantisce che i dati siano trattati in modo etico e conforme alle normative vigenti, contribuendo a costruire fiducia tra gli utenti.
D’altronde, nel corso del DemoLab, abbiamo avuto modo di ascoltare il prezioso intervento del Dott. De Chiara che ha introdotto la tematica dell’ottimizzazione dei consumi energetici nei data center. L'ottimizzazione energetica nei data center si riferisce all'implementazione di strategie e tecnologie per ridurre il consumo di energia senza compromettere le prestazioni. Gli algoritmi utilizzati per questa ottimizzazione analizzano variabili come il carico di lavoro, la temperatura, la distribuzione dell'energia e la configurazione hardware, cercando di identificare soluzioni che massimizzino l'efficienza.
I data center sono ormai fondamentali per l'infrastruttura digitale globale, in quanto gestiscono enormi volumi di dati. Tuttavia, l'aumento del loro utilizzo ha comportato un significativo incremento dei consumi energetici, contribuendo a costi elevati e ad un impatto ambientale crescente. Per affrontare queste sfide, gli algoritmi di ottimizzazione dei consumi energetici stanno emergendo come una soluzione efficace.
Di conseguenza, vi è:
- riduzione dei costi: ottimizzando il consumo energetico, i data center possono ridurre significativamente le spese operative;
- sostenibilità ambientale: l'efficienza energetica contribuisce a ridurre le emissioni di carbonio, supportando le iniziative di sostenibilità;
- affidabilità: algoritmi ben progettati possono migliorare l'affidabilità complessiva del sistema, prevenendo il surriscaldamento e altri problemi legati all'energia.
Nonostante i benefici, l'implementazione di algoritmi di ottimizzazione presenta sfide, come la complessità dei sistemi IT e la necessità di integrazione con infrastrutture esistenti. Inoltre, la continua evoluzione delle tecnologie e delle esigenze aziendali richiede un costante aggiornamento delle strategie di ottimizzazione. Auspichiamo in futuro che l'integrazione di tecnologie emergenti, come l'intelligenza artificiale e l'Internet delle Cose (IoT), potrebbe portare a soluzioni ancora più sofisticate, in grado di adattarsi dinamicamente alle condizioni operative e ai cambiamenti ambientali. La continua ricerca in questo campo sarà fondamentale per garantire che i data center diventino sempre più efficienti e sostenibili.
È fondamentale, inoltre, valorizzare i dati: ciò significa sfruttarli per generare insight che possono guidare decisioni strategiche. Le aziende sono sempre più consapevoli che i dati sono un asset prezioso, e non solo un costo. L'analisi dei dati può rivelare tendenze di mercato, comportamenti dei consumatori e opportunità di miglioramento nei processi aziendali. Attraverso l'uso di strumenti di analisi avanzata, come l'analisi predittiva e il machine learning, le organizzazioni possono ottenere un vantaggio competitivo significativo. Molto opportuno in tal senso è stato l’intervento del Dott. Mariano che ha illustrato come analizzare, attraverso l’intelligenza artificiale, i trend dai social media. I social media sono ormai una delle principali fonti di dati e interazioni nel mondo digitale: con miliardi di utenti che condividono costantemente contenuti, le piattaforme social generano un’enorme quantità di informazioni che possono essere analizzate per identificare trend, comportamenti e preferenze. L'intelligenza artificiale gioca un ruolo cruciale in questo contesto, offrendo strumenti avanzati per la previsione e l'analisi dei trend.
Nei social media, l'IA viene utilizzata per analizzare contenuti testuali, immagini e video, aiutando a estrarre insight significativi e a comprendere l'evoluzione dei trend. Questo comporta notevoli vantaggi: previsioni più accurate per analizzare le tendenze emergenti, decisioni informate e strategiche, identificazione di opportunità di business e di miglioramento per rispondere alle esigenze di mercato, personalizzazione dei contenuti e delle campagne pubblicitarie.
Nonostante i numerosi vantaggi, l'uso dell'IA nei social media solleva anche alcune sfide. La qualità dei dati è cruciale: dati imprecisi o distorti possono portare a conclusioni errate. Inoltre, l'analisi dei sentiment e delle emozioni può essere influenzata da bias nei modelli di IA. Le considerazioni etiche sono altrettanto importanti: la privacy degli utenti e l'uso responsabile dei dati devono essere sempre tenuti in considerazione, per evitare violazioni della fiducia e problematiche legali.
In sintesi, la potenza di calcolo, la gestione e la valorizzazione del dato digitale sono i veri motori dell'intelligenza artificiale. Investire in queste aree non solo migliora le capacità tecnologiche, ma consente anche alle organizzazioni di navigare con successo nell'era dei dati. Guardando al futuro, sarà essenziale continuare a sviluppare queste competenze per sfruttare appieno il potenziale trasformativo dell'IA, creando un mondo più intelligente e connesso.
(Annalisa Munno - Digital Promoter)
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