Mese: Marzo 2024

Come la narrazione basata sui Dati sta modellando il futuro dell’informazione

Il data journalism, o giornalismo dati, rappresenta una frontiera innovativa nel campo dell’informazione, fondendo analisi giornalistica e tecnica data science per raccontare storie attraverso i dati. Questo approccio offre una lente di ingrandimento sui fenomeni sociali, economici e politici, permettendo di svelare tendenze e pattern altrimenti invisibili.

Origini e evoluzione

Il data journalism trae origine dalla necessità di interpretare grandi volumi di dati disponibili nell’era digitale. La sua ascesa è stata favorita dall’avanzamento tecnologico e dalla crescente disponibilità di dataset aperti. Le radici del data journalism possono essere ritrovate nel giornalismo investigativo e di precisione, ma è con l’avvento di internet e la digitalizzazione massiva che ha preso la forma attuale, diventando cruciale per la comprensione di questioni complesse.

Il ruolo del Data Journalist

Il data journalist è un ibrido tra un giornalista tradizionale e un analista di dati. Questo professionista si occupa di raccogliere, filtrare, analizzare e visualizzare grandi insiemi di dati per produrre reportage che non solo informino, ma anche coinvolgano e facciano riflettere il pubblico. Questo approccio richiede una combinazione di competenze giornalistiche, capacità analitiche e conoscenza degli strumenti di data visualization.

Strumenti e metodologie

Il lavoro di un data journalist si articola in varie fasi, dalla raccolta alla pulizia dei dati, dall’analisi fino alla presentazione. Si avvalgono di software per l’analisi statistica, database, e strumenti di visualizzazione dati come Tableau, Qlik, o programmi open source come R e Python. La sfida è trasformare i dati grezzi in informazioni comprensibili e interessanti per il grande pubblico, spesso attraverso grafici interattivi, mappe o infografiche.

Importanza e impatto

Il data journalism ha un ruolo fondamentale nell’era dell’informazione. Permette di affrontare tematiche complesse come cambiamenti climatici, pandemie, flussi migratori o fenomeni economici globali, offrendo una prospettiva basata su fatti concreti. Inoltre, contribuisce a contrastare la disinformazione, fornendo al pubblico strumenti per comprendere criticamente la realtà.

Sfide e prospettive future

Nonostante il potenziale rivoluzionario, il data journalism affronta diverse sfide, inclusa la necessità di competenze altamente specializzate e l’accessibilità ai dataset. La privacy e la sicurezza dei dati rappresentano ulteriori preoccupazioni. Tuttavia, l’evoluzione delle tecnologie e l’interesse crescente verso la trasparenza e l’accountabilità pubblica promettono di espandere il campo d’azione del data journalism, rendendolo uno strumento ancora più potente per la democrazia e l’informazione pubblica.

Il data journalism è molto più di una semplice branca del giornalismo; è una lente attraverso la quale è possibile esplorare e comprendere il mondo in modo più approfondito e accurato, trasformando i dati in narrazioni che possono educare, informare e ispirare.

Nazioni Unite: rispetto, tutela e promozione dei diritti umani nella progettazione, sviluppo, diffusione e utilizzo dell’IA.

Il 21 marzo 2024, l’Assemblea Generale delle Nazioni Unite ha compiuto un passo significativo adottando una risoluzione rivoluzionaria volta a promuovere lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale (IA) “sicuri, protetti e affidabili” che siano in linea con gli obiettivi di sviluppo sostenibile.

Guidata dagli Stati Uniti, la risoluzione è stata approvata senza la necessità di un voto formale, segnando un ampio sostegno da parte degli stati membri dell’Assemblea, con oltre 120 co-sponsor che si sono uniti all’iniziativa. La risoluzione sottolinea l’imperativo di salvaguardare i diritti umani durante l’intero ciclo di vita dell’IA, dalla progettazione e sviluppo fino al dispiegamento e utilizzo.

Una delle riconoscenze fondamentali all’interno della risoluzione è l’ammissione del potenziale dell’IA di accelerare i progressi verso il raggiungimento dei 17 Obiettivi di Sviluppo Sostenibile (SDGs). Questo segna la prima volta che l’Assemblea Generale ha affrontato formalmente la necessità di regolamentazione nel campo emergente dell’IA, facendo eco ai sentimenti espressi in precedenza dal Consigliere per la Sicurezza Nazionale degli Stati Uniti, che ha salutato la mossa come un avanzamento storico nel garantire l’utilizzo sicuro delle tecnologie IA.

Al centro della risoluzione c’è l’insistenza sulla coerenza nel mantenere i principi dei diritti umani sia online che offline. Invita tutti gli stakeholder a astenersi dal dispiegare sistemi IA che contravvengano alle leggi internazionali sui diritti umani o che pongano rischi ingiustificati al godimento dei diritti umani.

Inoltre, l’Assemblea sottolinea l’imperativo di sforzi cooperativi tra le nazioni e vari stakeholder per colmare il divario digitale e migliorare l’alfabetizzazione digitale, in particolare nelle regioni meno tecnologicamente avanzate. Riconoscendo le disparità nello sviluppo tecnologico tra i paesi, la risoluzione fa appello per un accesso inclusivo alle tecnologie IA per promuovere uno sviluppo globale equo.

Nelle sue osservazioni prima dell’adozione della risoluzione, l’Ambasciatore degli Stati Uniti e Rappresentante Permanente presso l’ONU, Linda Thomas-Greenfield, ha sottolineato l’importanza del dialogo inclusivo nella definizione delle future politiche sull’IA. Ha espresso ottimismo che lo spirito collaborativo dimostrato nella redazione di questa risoluzione possa servire da modello per affrontare le sfide dell’IA in altri ambiti, come la pace e la sicurezza e il dispiegamento responsabile dell’IA militare.

Thomas-Greenfield ha enfatizzato la responsabilità della comunità internazionale di governare le tecnologie IA in modo responsabile, assicurando che servano gli interessi dell’umanità mantenendo al contempo dignità, sicurezza e libertà fondamentali. Ha chiamato a un sforzo concertato per sfruttare l’IA per avanzare le priorità condivise nello sviluppo sostenibile e colmare il divario digitale globale.

L’adozione di questa risoluzione storica segna un momento cruciale negli sforzi internazionali per navigare le dimensioni etiche e regolatorie dell’IA, stabilendo un precedente per la futura formulazione di politiche e governance in questo campo in rapida evoluzione.

Come intelligenza artificiale e computer vision stanno trasformando la sicurezza e la vivibilità urbana a Milano

In uno studio pionieristico realizzato da ENEA, intitolato “Test delle tecnologie AI per il monitoraggio dei flussi pedonali”, si esplora l’applicazione dell’intelligenza artificiale nel monitorare i flussi pedonali nelle aree urbane densamente popolate, con un focus particolare sulla piazza Duca d’Aosta a Milano, uno degli snodi strategici della città. Questo progetto, parte dell’iniziativa CityFlows e finanziato dall’European Institute of Innovation and Technology (EIT), mira a migliorare la sicurezza e la vivibilità urbana attraverso l’uso innovativo della computer vision.

Federico Karagulian, ricercatore ENEA e coautore dello studio, sottolinea l’importanza di questo lavoro, che non solo applica la computer vision per identificare univocamente i pedoni in circa 2 milioni di fotogrammi ma anche sviluppa una metodologia innovativa per elaborare questi dati. L’obiettivo è fornire informazioni dettagliate e statistiche sui movimenti pedonali, come densità e velocità, che possono essere utili per gli amministratori pubblici nella gestione delle dinamiche urbane.

La ricerca ha dimostrato che le principali direzioni dei flussi pedonali sono fortemente correlate con punti di interesse come gli ingressi della metropolitana e della stazione ferroviaria, con variazioni significative a seconda dell’orario e del giorno della settimana. Tali informazioni sono cruciali per la progettazione di spazi urbani più sicuri e funzionali.

Karagulian evidenzia inoltre l’importanza della privacy nella raccolta dei dati, assicurando che tutte le immagini siano state trattate per garantire l’anonimato dei soggetti coinvolti. Questa attenzione alla privacy dimostra la responsabilità e l’eticità che guidano l’uso delle tecnologie AI in contesti sensibili come il monitoraggio dei flussi pedonali.

L’applicazione della computer vision nel monitoraggio dei flussi pedonali apre nuove possibilità non solo nel campo della sicurezza urbana ma anche in altri settori come l’industria, l’automotive e la medicina, come suggerisce Karagulian. Questo studio ENEA rappresenta un passo significativo verso l’impiego responsabile e innovativo dell’AI nelle città, offrendo strumenti preziosi per migliorare la qualità della vita urbana.

Studio evidenzia come l’AI possa offrire strumenti avanzati per anticipare e gestire meglio le catastrofi naturali,

Un modello di intelligenza artificiale – AI potrebbe migliorare notevolmente l’accuratezza delle previsioni delle inondazioni, secondo uno studio pubblicato su Nature. Questo sistema si dimostra superiore ai metodi attualmente più avanzati, offrendo potenzialmente avvisi più tempestivi di grandi eventi di inondazione.

Il cambiamento climatico causato dall’uomo ha aumentato la frequenza delle inondazioni in alcune regioni. I metodi di previsione attuali sono limitati dalla loro dipendenza da idrometri (stazioni di monitoraggio lungo i fiumi), che non sono distribuiti uniformemente in tutto il mondo. Di conseguenza, è più difficile prevedere le inondazioni nei fiumi non monitorati, con effetti negativi che si fanno sentire principalmente nei paesi in via di sviluppo.

Grey Nearing e colleghi del team di Previsione delle Inondazioni di Google Research hanno sviluppato un modello di AI addestrato utilizzando 5.680 idrometri esistenti per prevedere il flusso quotidiano nei bacini non monitorati durante un periodo di previsione di 7 giorni. Il modello di AI è stato poi testato contro il software globale leader nella previsione delle inondazioni in scenari a breve e lungo termine, il Sistema Globale di Consapevolezza delle Inondazioni (GloFAS).

Il modello di AI è stato in grado di fornire previsioni di inondazioni con cinque giorni di anticipo che erano affidabili quanto o più delle previsioni del giorno stesso del sistema attuale. Inoltre, l’accuratezza del modello di AI nel prevedere eventi meteorologici estremi con una finestra di ritorno di cinque anni era uguale o migliore rispetto alle previsioni GloFAS per eventi con una finestra di ritorno di un anno. Questi risultati suggeriscono che il modello di AI può fornire avvisi di inondazione per eventi sia piccoli che estremi in bacini non monitorati con un preavviso più lungo rispetto ai metodi precedenti e potrebbe migliorare l’accesso a previsioni di inondazione affidabili per le regioni in via di sviluppo.

Articolo Nature: Global prediction of extreme floods in ungauged watersheds. DOI 10.1038/s41586-024-07145-1

Da processi produttivi ottimizzati a catene di fornitura resilienti: come l’IA sta trasformando il settore manifatturiero.

L’intelligenza artificiale (IA) sta trasformando l’industria manifatturiera, portando a cambiamenti radicali nei processi produttivi, nella manutenzione delle macchine, nella gestione della catena di fornitura e nell’interazione con i clienti. Questa rivoluzione tecnologica non solo aumenta l’efficienza e riduce i costi, ma apre anche nuove possibilità per la personalizzazione dei prodotti e per lo sviluppo sostenibile.

Automazione e Ottimizzazione dei Processi Produttivi

L’IA migliora l’automazione nelle fabbriche, permettendo alle macchine di operare con minore supervisione umana e di prendere decisioni in tempo reale basate su dati complessi. Questo include l’ottimizzazione delle sequenze di produzione per massimizzare l’efficienza e ridurre i tempi morti, oltre all’adattamento flessibile a variazioni della domanda e a eventuali imprevisti. Le tecnologie di visione artificiale consentono inoltre di monitorare la qualità dei prodotti in fase di produzione, rilevando difetti con precisione superiore rispetto ai metodi tradizionali.

Manutenzione Predittiva

L’uso dell’IA nella manutenzione predittiva è un altro ambito di grande impatto. Attraverso l’analisi di dati provenienti da sensori installati sulle macchine, l’IA può prevedere guasti o esigenze di manutenzione prima che questi si verifichino, riducendo i tempi di fermo macchina e i costi associati. Questo approccio consente alle aziende di passare da una manutenzione programmata o reattiva a una manutenzione proattiva, basata sulle condizioni effettive delle attrezzature.

Ottimizzazione della Catena di Fornitura

L’IA gioca un ruolo cruciale anche nell’ottimizzazione della catena di fornitura, migliorando la pianificazione della produzione, la gestione degli inventari e la logistica. Sistemi intelligenti sono in grado di analizzare enormi quantità di dati per prevedere variazioni della domanda, identificare rischi potenziali e suggerire azioni per mitigarli. Questo non solo migliora l’efficienza ma contribuisce anche a creare catene di fornitura più resilienti e flessibili.

Interazione Avanzata con i Clienti

L’intelligenza artificiale trasforma anche il modo in cui le aziende manifatturiere interagiscono con i clienti. I chatbot alimentati da IA possono fornire assistenza clienti 24/7, rispondendo a domande, risolvendo problemi e persino guidando i clienti attraverso processi di configurazione personalizzata dei prodotti. Inoltre, l’analisi predittiva consente alle aziende di anticipare le esigenze dei clienti e di offrire soluzioni su misura prima che il cliente ne faccia esplicita richiesta.

Sfide e Opportunità

Nonostante i notevoli benefici, l’integrazione dell’IA nell’industria manifatturiera presenta anche sfide, tra cui la necessità di significativi investimenti iniziali, la formazione del personale e questioni legate alla sicurezza dei dati. Tuttavia, le aziende che riescono a superare queste sfide aprono la strada a un futuro in cui l’IA non solo migliora l’efficienza e riduce i costi, ma contribuisce anche a creare prodotti migliori e più personalizzati, con un impatto ambientale ridotto.

In conclusione, l’adozione dell’IA nell’industria manifatturiera è un trend in rapida espansione che offre enormi potenzialità per trasformare i processi produttivi e la gestione aziendale. Le aziende che sapranno integrare efficacemente queste tecnologie saranno meglio posizionate per affrontare le sfide del mercato globale, rispondendo in modo più agile alle esigenze dei clienti e alle pressioni ambientali.

Dall’innovazione alla protezione dei diritti: i quattro punti fondamentali della nuova legge UE sull’IA delineano un cammino etico per la tecnologia.

Il Parlamento Europeo ha fatto un passo significativo verso la regolamentazione dell’intelligenza artificiale (IA) con l’approvazione di una legge pionieristica, mirata a garantire la sicurezza, il rispetto dei diritti fondamentali e la promozione dell’innovazione in questo campo in rapida evoluzione. La legge, frutto di intensi sforzi diplomatici e negoziali, stabilisce un quadro normativo per l’uso dell’IA, ponendo particolare enfasi su quattro punti fondamentali:

1. Applicazioni Vietate: Questa sezione della legge prende di mira specifiche applicazioni di IA ritenute pericolose per i diritti dei cittadini, come i sistemi di riconoscimento biometrico che estraggono indiscriminatamente immagini facciali da Internet e da registrazioni video, nonché pratiche di polizia predittiva e sistemi che manipolano o sfruttano le vulnerabilità umane.
2. Eccezioni per le Forze dell’Ordine: Pur vietando in linea di principio l’uso dei sistemi di identificazione biometrica da parte delle forze dell’ordine, la legge ammette eccezioni in circostanze specifiche, ad esempio per la ricerca di persone scomparse o la prevenzione di attacchi terroristici, a condizione che siano rispettate garanzie rigorose.
3. Obblighi per i Sistemi ad Alto Rischio: Gli sviluppatori e gli utilizzatori di sistemi di IA classificati come “ad alto rischio” dovranno adempiere a una serie di obblighi, tra cui la valutazione e la riduzione dei rischi, la manutenzione di registri d’uso, la trasparenza, l’accuratezza e la garanzia di una sorveglianza umana efficace.
4. Obblighi di Trasparenza: Sistemi di IA per scopi generali dovranno soddisfare requisiti specifici di trasparenza e rispettare le normative dell’UE sul diritto d’autore. Sarà inoltre necessario etichettare chiaramente come tali immagini e contenuti audio o video artificiali o manipolati (“deepfake”).

Queste misure rappresentano un tentativo di bilanciare la promozione dell’innovazione tecnologica con la necessità di proteggere i cittadini europei e i loro diritti fondamentali. Inoltre, la legge mira a posizionare l’Europa come leader globale nella governance etica dell’IA, ponendo le basi per uno sviluppo tecnologico responsabile e orientato ai valori umani.

Il regolamento deve ancora passare attraverso ulteriori tappe procedurali prima della sua adozione definitiva e dell’entrata in vigore, prevista per 24 mesi dopo la pubblicazione nella Gazzetta Ufficiale dell’UE. Questa legislazione segna un momento cruciale nel dibattito globale sull’IA, stabilendo un precedente per come le società possono approcciare tecnologie potenzialmente trasformative in modo che rispettino la dignità umana e promuovano il bene comune.