Carnegie Mellon, MIT, New York University e Rensselaer Polytechnic studieranno con IBM nuove tecnologie di intelligenza artificiale
IBM ha avviato un nuovo progetto di ricerca congiunta con quattro prestigiose università per promuovere lo sviluppo di sistemi di cognitive computing – sistemi come IBM Watson – in grado di apprendere, ragionare e aiutare gli esperti umani a prendere decisioni complesse che coinvolgono volumi eccezionali di dati.
I docenti dei quattro atenei – Carnegie Mellon University, Massachusetts Institute of Technology, New York University e Rensselaer Polytechnic Institute – studieranno le tecnologie e i metodi di supporto per la costruzione di una nuova classe di sistemi che consentiranno alle persone di interagire meglio con i Big Data, in quella che IBM ha definito una nuova era del calcolo.
“Con Watson, IBM ha dimostrato che il cognitive computing è una già una realtà in grado di fornire valore”, spiega Zachary Lemnios, vice President of Strategy of IBM Research. “Sta già iniziando a trasformare il modo in cui i clienti navigano attraverso i Big Data, sta contribuendo a migliorare le conoscenze nel settore sanitario, sta cambiando il modo in cui le aziende conducono le ricerche e offrono supporto ai propri clienti. Serve, tuttavia, molta altra ricerca per identificare i sistemi, le architetture e le tecnologie di processo in grado di supportare un nuovo modello di calcolo, che permetta a sistemi e persone di collaborare in qualsiasi area di competenza”.
L’iniziativa di ricerca è stata annunciata in occasione di un convegno tenutosi presso il Thomas J. Watson Research Center, cui hanno partecipato quasi 200 docenti universitari, clienti e ricercatori IBM, che si proponeva di approfondire la comprensione dei sistemi cognitivi e di individuare ulteriori aree di ricerca da perseguire. Questa collaborazione contribuirà a gettare le basi di un Cognitive Systems Institute che, nei piani di IBM, coinvolgerà atenei, istituti di ricerca e clienti.
Oggi sono stati annunciati gli argomenti di ricerca su cui il team inizierà a lavorare:
Massachusetts Institute of Technology – Come i tool e le applicazioni possono migliorare le prestazioni collettive di gruppi di medie dimensioni di esseri umani impegnati in compiti collaborativi, come i processi decisionali.
Rensselaer Polytechnic Institute – Come i progressi nella potenza di elaborazione, nella disponibilità dei dati e nelle tecniche algoritmiche potranno consentire l’applicazione pratica di svariate tecnologie di intelligenza artificiale.
Carnegie Mellon University – Come disegnare sistemi in grado di supportare un’interazione naturale intelligente con tutti i tipi di informazioni, a sostegno di compiti umani complessi.
New York University – Quale impatto ha il “deep learning” su molte aree della scienza, in cui il riconoscimento automatizzato di modelli è essenziale
