La scienza dei dati per leggere realtà e futuro

Scritto da Sara Coppola

Durante la sesta conferenza del ciclo Costruire il futuro sono stati discussi alcuni tra i temi più ricorrenti nel dibattito odierno: machine learning e big data, la cui unione dà vita alla cosiddetta intelligenza artificiale. Il relatore Cesare Furlanello, matematico e ricercatore alla Fondazione Bruno Kessler di Trento dal 1987, ha spiegato cosa essi siano attraverso numerosi esempi applicativi, alcuni dei quali relativi al progetto di ricerca MPBA: Predictive Models for Biomedicine & Environment, del quale si occupa in veste di responsabile insieme a un eterogeneo gruppo di esperti.

Prima domanda: cosa sono i big data? Per rispondere occorre fare un passo indietro e considerare il fatto che che la vita quotidiana è costituita da dati, ovvero dalle nostre intenzioni e dalle azioni che compiamo nel corso della giornata. In termini iperbolici, qualsiasi tipo di organismo e dunque anche l’uomo è “geneticamente programmato” per sopravvivere in ambienti complicati, controllando i quali ha l’impressione di poter indirizzare il proprio futuro. I dati hanno lo stesso obiettivo, forniscono informazioni sull’ambiente esterno allo scopo di orientare l’agire umano.
Talvolta si prendono decisioni che sembrano istantanee, che sono tuttavia il risultato di elaborazioni di dati minimi e complessi. Gli algoritmi alla base di tutti i sistemi predittivi permettono di compiere questi calcoli in modo molto più veloce, prendendo in considerazione un’enorme quantità di dati che prendono appunto il nome di big data.

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