{"id":918,"date":"2015-06-06T13:48:04","date_gmt":"2015-06-06T13:48:04","guid":{"rendered":"http:\/\/dev.davidorban.com\/?p=918"},"modified":"2015-06-15T15:30:49","modified_gmt":"2015-06-15T15:30:49","slug":"cibo-e-intelligenza-artificiale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/davidorban.com\/it\/2015\/06\/cibo-e-intelligenza-artificiale\/","title":{"rendered":"Cibo e intelligenza artificiale"},"content":{"rendered":"

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Le applicazioni dell’intelligenza artificiale al cibo stanno aiutando a sviluppare soluzioni migliori per la nostra nutrizione. E ci stanno regalando anche ricette creative.<\/h3>\n
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L’Intelligenza Artificiale (IA) \u00e8 un’area dell’informatica che applica tecniche avanzate per la risoluzione dei problemi che sono ispirate dalla capacit\u00e0 cognitiva umana. Nata praticamente insieme con l’informatica 60 anni fa, essa ha progressivamente accumulato una serie di strumenti che si sono estesi attraverso vari campi di applicazione. Riconoscimento delle immagini, del parlato, motori di pianificazione e raccomandazione ed elaborazione del linguaggio naturale furono tutte delle aree avanzate della IA, e ora sono parte dell’insieme degli strumenti dei programmatori, che li incorporano nelle loro applicazioni. Un modo un po’ paradossale di definire l’IA \u00e8 “l’area dell’ingegneria che guarda i problemi che smettono di essere parte dei suoi studi una volta risolti”. Quando IBM ha progettato e costruito un supercomputer nel 1996, Deep Blue, che ha battuto il campione mondiale degli scacchi Garry Kasparov nel 1997, l’iniziativa ha avuto una grande eco. Da allora, gli scacchi non sono stati pi\u00f9 visti come un complesso problema da IA!<\/p>\n

Tecniche intelligenti<\/strong><\/h2>\n

Ognuna di queste tecniche ha applicazioni importanti nel cibo e nell’agricoltura. Essere in grado di analizzare le immagini dei satelliti per studiare il clima, mostra l’impatto di ampi cambiamenti nella distribuzione delle precipitazioni. I nostri modelli di previsione del tempo stanno migliorando sempre di pi\u00f9, permettendoci di fare previsioni sorprendentemente precise nell’arco della giornata. Affidarci ai cellulari, che ci dicono ora per ora se piover\u00e0 in una data citt\u00e0 durante la giornata, ora \u00e8 abbastanza affidabile per decidere come vestirci o se lasciare l’ombrello a casa.<\/p>\n

L’analisi di dati nella genetica o nello sviluppo di strumenti migliori per il controllo dei parassiti ci permette di incrementare le rese agricole con un uso inferiore di pesticidi. Integrare i dati dei sensori in un ciclo di feedback con sistemi di controllo permette di creare dei droni autonomi per monitorare i raccolti. Mentre aumenta la conoscenza accessibile online, tramite giornali scientifici e database, essere in grado di derivare il valore dalla correlazione di varie fonti di informazione diventa un compito utile ma veramente complesso. In un mio precedente articolo<\/a> ho illustrato come approcci interdisciplinari possono produrre risultati migliori.<\/p>\n

Automazione della creativit\u00e0?<\/strong><\/h2>\n<\/div>\n
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Uno sforzo pi\u00f9 recente della IBM \u00e8 stato fatto nell’analisi della lingua naturale, e la capacit\u00e0 di assorbire ampi bacini di conoscenza per permettere di rispondere alle domande riguardo quello che programma di IA impara. Chiamato IBM Watson<\/a>, il sistema ha affrontato il campione di tutti i tempi di Jeopardy!\u2014un popolare quiz televisivo che usa domande spesso contenenti battute, giochi di parole, riferimenti a diversi domini\u2014e ha vinto! Assorbendo grandi quantit\u00e0 di conoscenza non strutturata, testo che non risiede in database ben ordinati, questo \u00e8 stato veramente interessante, dato che la macchina non era connessa ad internet durante il confronto. Ora, IBM Watson \u00e8 impiegato in varie aree di conoscenza umana con una specializzazione verticale, permettendo di integrare il giudizio degli esperti umani, per esempio nel campo della salute, aiutando i dottori a produrre le diagnosi basandosi sulla ricerca scientifica pubblicata recentemente, con la quale \u00e8 difficile per loro rimanere al passo.<\/p>\n

Una delle applicazioni pi\u00f9 curiose dell’intelligenza e la correlazione tra diverse parti di IBM Watson \u00e8 stato l’esperimento del cibo da strada della “cucina cognitiva<\/a>“. Per un periodo di tempo, potevi andare nelle strade di San Francisco e comprare street food, le ricette per il quale sono state create dall’IA del computer, combinando in modi inaspettati gli ingredienti, nella speranza di risultati piacevoli!<\/p>\n

Una versione di questo articolo \u00e8 originariamente apparsa su\u00a0Exponet Magazine<\/a>, la pubblicazione online di\u00a0Expo2015 Milano<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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