Ricerca e medicina, intelligenza artificiale applicata all’analisi del linguaggio naturale, il mondo dei social network, quello dell’energia, la gestione dei dati ed il loro tracciamento, le soluzioni di assistenza sanitaria da remoto sono alcuni degli ambiti entro i quali il Mit individua le soluzioni più promettenti per migliorare la vita di tutti nel corso del 2021. Con alcuni distinguo: in alcuni casi, infatti, si tratta di innovazioni e tecnologie con cui sembra di essere già “in contatto”, come se fossero “già qui”.
In altri invece si parla di tecnologie esistenti ma in corso di maturazione, ed in qualche caso ancora vi si guarda con speranza, ma è facile riconoscere come sia necessario del tempo ancora perché effettivamente le proposte possano produrre i migliori effetti sulla vita di tutti. Da 20 anni la rivista Mit Technology Review del Massachusetts Institute of Technology individua e suggerisce una selezione delle tecnologie che si riveleranno più importanti nel corso dell’anno o che comunque già stanno cambiando la vita delle persone, ed anche per il 2021 ha reso disponibile questo contributo. Le riproponiamo con le nostre considerazioni.
Rna messaggero (mRna)
La ripresa, la possibilità di ripensare ad una normalità migliore, dipenderà in gran parte dai vaccini che si basano sull’Rna messaggero. Non si tratta di una tecnologia nuova, perché vi si lavora da circa venti anni, ma è vero che solo con l’annuncio dei primi vaccini per Covid-19 a fine dicembre, l’mRna è diventato un acronimo “alla portata di tutti” e questa tecnologia ancora sta rivelando solo una parte delle sue potenzialità. In parole molto semplici mRna è un tipo di Rna che codifica e porta informazioni durante la trascrizione dal Dna dove avviene la sintesi proteica, in questo caso per stimolare la risposta immunitaria e per produrre anticorpi specifici. In futuro sfruttando l’mRna potrebbe essere possibile anche produrre vaccini contro un numero molto più ampio di malattie infettive, compresa la malaria, con il vantaggio, nel caso di mutazioni, di poter modificare i vaccini in modo relativamente semplice e rapido. L’Rna messaggero – specifica la rivista del Mit – potrebbe essere alla base anche delle correzioni necessarie per malattie come l’anemia falciforme e l’Hiv.
Gpt-3, apprendimento automatico e linguaggio
L’apprendimento automatico applicato ai modelli del linguaggio naturale, è un ambito particolarmente sfidante, oramai da tanti anni, per gli scienziati di tutto il mondo. Gpt-3 è un modello di linguaggio naturale addestrato con l’analisi di migliaia di libri e attualmente può essere considerato come il sistema più istruito, al punto da poter imitare il testo scritto dalle persone fino quasi a lasciar pensare che le opere di composizione siano effettivamente figlie dell’intelletto umano, tanto che nel corso dell’anno scorso un noto quotidiano straniero pubblicò un pezzo scritto da Gpt-3. Questa tecnologia è stata anche sperimentata consentendo, per esempio, di simulare la presenza di un finto utente sulla piattaforma Reddit con cui interagivano senza particolari dubbi persone reali. Solo che… Gpt-3 è tanto bravo a scrivere quanto incapace di capire cosa stia effettivamente scrivendo, non è cioè in grado di capire nulla di quanto elabora, e nemmeno quindi di distinguere i bias. Non solo, quanto elaborato richiede notevoli risorse di energia e di calcolo. Non c’è dubbio: per quanto riguarda l’elaborazione ed il linguaggio, il cervello umano resta ancora imbattuto.
Tiktok, il suo algoritmo è “differente
E’ tra i social network più giovani, Tiktok è stato infatti lanciato solo nel 2016, ma ha fatto registrare subito una rapida crescita incontrando effettivamente i “gusti” dei suoi iscritti. Secondo il Mit, questo sarebbe dovuto alla maturità dell’algoritmo utilizzato per suggerire i feed specifici per i singoli profili di utenti. Sembra infatti che gli algoritmi di Tiktok siano in grado di fornire contenuti pertinenti anche a specifiche comunità di nicchia magari nate sulla base della condivisione solo di interessi molto particolari. L’elemento differenziante sarebbe proprio da ricercare nella capacità di individuare un tratto caratterizzante un’utenza, laddove altri social sfruttano algoritmi modulati per evidenziare contenuti con un richiamo più di massa.
Batterie al litio metallico
La corsa verso l’auto elettrica è solo iniziata. Sarebbe onesto sottolineare subito che mentre c’è un grande interesse in questo momento a spingere sullo sviluppo di nuovi modelli alimentati a “batteria”, forse è fin troppo sopito il tema riguardo a come verrebbero smaltite nel tempo le batterie esauste delle automobili. Si parla infatti di un futuro con miliardi di veicoli elettrici in circolazione, ma sono davvero poche le risposte al problema dello smaltimento delle batterie che contengono elementi altamente inquinanti, come appunto il litio.
Si innesta in parte su questo tema lo sviluppo da parte di una startup della Silicon Valley, QuantumScape, di una batteria al litio metallico in grado di incrementare l’autonomia di un veicolo elettrico dell’80% rispetto all’utilizzo delle batterie agli ioni di litio. La proposta dovrebbe vedere il suo esordio sui veicoli Volkswagen entro il 2025. Al momento la batteria è solo un prototipo, ben lontana dall’avere le dimensioni necessarie per muovere un’automobile, ma sarebbe economica, non infiammabile e quindi in grado di avvicinare i consumatori ai modelli elettrici.
Il valore dei dati
L’oro nero di questo secolo, si sente dire spesso, sono i dati. Soprattutto i dati delle persone, quelli che riguardano abitudini, consumi, preferenze. Se da una parte per anni la principale preoccupazione, in Europa, ha riguardato la tutela, la protezione delle informazioni e la garanzia della riservatezza – la protezione della privacy individuale intesa semplicemente come “chiusura” all’utilizzo dei dati – oggi qualcosa sta cambiando. Sulla scorta del dubbio che probabilmente il problema non è tanto l’utilizzo delle informazioni, quanto piuttosto la sua modalità, proprio considerato come le informazioni siano tali quando e se effettivamente possono diventare anche utili.
La nuova strategia, presentata dalla Commissione Europea appena nel febbraio 2020 vede l’UE diventare attore attivo nel facilitare l’uso e la monetizzazione dei dati personali dei suoi cittadini, ma sulla base di un modello data trust, inteso come sorta di steward che gestisce i dati delle persone per loro conto, con doveri fiduciari nei confronti dei propri clienti. Si tratterebbe di entità giuridiche che vigilerebbero su come le aziende che operano sul Web utilizzano le informazioni personali degli utenti così da consentire agli utenti di evitare l’accettazione delle condizioni espresse in modo diverso su ogni piattaforma.
Il primo progetto in questo senso, nell’ambito di Horizon 2020, denominato Trusted Secure Data Sharing Space, dovrebbe essere implementato entro il 2022; beneficia di un budget di 7 milioni di euro, e prevede che le aziende tecnologiche globali non possano essere autorizzate a memorizzare o spostare i dati dei clienti europei, e vi accedano esclusivamente tramite i “trust”, con i clienti (cittadini) a beneficiare in qualche forma del valore ricavato dall’elaborazione delle informazioni.
L’UE in questo senso si avvicinerebbe al modello attuale previsto dal sistema austriaco che tiene traccia delle informazioni prodotte da e sui suoi cittadini assegnando loro identificatori univoci e archiviando i dati in archivi pubblici. E’ evidente come, anche in questo caso, si tratti di una scommessa avvincente, il cui futuro e la cui efficacia dipenderanno in gran parte dalle effettive scelte in fase di implementazione.
L’idrogeno verde
Un combustibile che bruciando non emette anidride carbonica, in grado di sostituire nel migliore dei modi l’utilizzo dei combustibili fossili, ampiamente disponibile, ed in grado di essere utilizzato come combustibile liquido al posto di benzina e diesel, quindi anche per l’autotrazione. Sono le promesse legate all’utilizzo dell’idrogeno. L’idrogeno, usato proprio come combustibile per i mezzi di trasporto, reagendo con l’ossigeno produce come unico prodotto di scarto l’acqua, eliminando del tutto le emissioni di Co2.
Il problema è che l’idrogeno atomico e molecolare in natura come elemento a sé stante è scarso, si trova sempre combinato con altri elementi e quindi deve essere prodotto in modo artificiale consumando altra energia. Per esempio, fino ad oggi lo si è fatto a partire dal gas naturale. La ricerca per riuscire a disporre di “idrogeno verde“, oggi punta sull’utilizzo delle energie rinnovabili. Per esempio sarebbe possibile fare affidamento sull’energia solare per far funzionare gli elettrolizzatori che scindono l’acqua, il cui costo è in diminuzione, così come quello delle energie rinnovabili. In particolare, secondo Nature Energy l’idrogeno verde potrebbe diventare economicamente competitivo su scala industriale da qui a dieci anni. Ed entro il 2030 il suo costo scendere anche del 30%.
Il tracciamento digitale dei contatti
Durante la pandemia, soprattutto agli inizi, il tracciamento digitale dei contatti sembrava poter permettere il contenimento della diffusione del virus, sulla base dell’analisi dei dati, per individuare in tempi rapidi gli effettivi contatti tra le persone. Il modello, oggi lo sappiamo, non ha funzionato.
A cercare di individuare cosa sia realmente successo, da una parte è stata resa disponibile la tecnologia da utilizzare per raccolta e analisi di un’enorme quantità di dati, dall’altra però la PA ed in particolare la sanità non sono riuscite a convincere un numero sufficiente di cittadini ad utilizzare i servizi e a loro volta non sono state in grado di implementare gli stessi in modo impeccabile. I ricercatori del Mit non hanno dubbi sul fatto che la pandemia abbia rappresentato un’importante palestra, così come sul fatto che il tracciamento digitale dei contatti resti una modalità di gestione importante da utilizzare e da far evolvere per affrontare le emergenze future che verranno; allo stesso tempo cerca di individuare i motivi per cui il tracciamento digitale dei contatti sia fallito nel rallentare Covid-19.
I sistemi di localizzazione di precisione
Il Gps è entrato nelle abitudini di utilizzo comune, per orientarci e indicarci la direzione alla per esempio in auto, ma anche per tenere traccia dei nostri spostamenti, dell’attività, etc.. In ambito industriale sarebbe persino lezioso ripercorrerne tutti i possibili utilizzi, a partire da quello nell’ambito della logistica integrata. Anche in questo comparto è però in atto un profondo cambiamento. Riguarda la precisione possibile nei rilievi. Fino ad oggi infatti si è sempre parlato di un margine di errore tra 5/10 metri, mentre le nuove tecnologie di posizionamento in fase di sviluppo riducono questo errore a pochi centimetri quando non addirittura a millimetri. Funziona già, nel senso che tende a queste caratteristiche, il sistema di navigazione cinese Beidou (completato a giugno 2020), con una precisione di scarto fino al massimo a due metri, a livello globale, mentre anche il sistema Gps, con il lancio in orbita di nuovi satelliti, beneficia oggi di una precisione decisamente maggiore rispetto a quella delle origini.
A distanza, tutto è possibile
Ne abbiamo parlato in diversi contributi: la pandemia ha portato nel giro di pochissimi giorni a dover sfruttare nel modo migliore le risorse digitali per ridurre la distanza, nella distanza.
Così è stato possibile consentire il proseguimento delle attività scolastiche, così alcuni Paesi hanno potuto e saputo garantire assistenza sanitaria anche a distanza. Sono ambiti in cui tanto è stato fatto, ma suscettibili di ulteriori miglioramenti.
Il Mit evidenzia i passi in avanti compiuti dalla telemedicina anche in diversi Paesi africani che hanno esteso in questo modo l’assistenza sanitaria alle persone, per esempio per ovviare alle criticità dovute non solo alla pandemia ma anche all’assenza cronica di medici, così come siano state sviluppate possibilità di didattica a distanza anche per vaste zone dell’Asia.
AI multisensoriale
Lo abbiamo già considerato parlando di Gpt-3 e della capacità dei sistemi intelligenti di utilizzare il linguaggio naturale: è chiaro che nella fase di sviluppo di AI e ML in cui ci troviamo non è il momento di accontentarsi. L’uomo di fatto non è in grado di “curare e comprendere” a fondo il funzionamento del cervello, sarebbe quindi anche impensabile oggi affidarsi all’intelligenza artificiale come soluzione di ogni problema. Questi sistemi, non addestrati, non sono in grado nemmeno di portare a termine compiti che invece un bambino piccolo intrinsecamente è in grado di attuare applicando conoscenze generali in modo intelligente a nuove situazioni prima mai esperite. Il Mit sottolinea come, al momento, i sistemi che sfruttano l’AI non siano ancora in grado di espandere i propri sensi. I sistemi attuali sono in grado di vedere e ascoltare ma no sono in grado, allo stesso tempo, di governare il parlato esprimendo quanto visto e ascoltato. E’ questa la prossima sfida che dovrebbe fornire indicazioni importanti sulla capacità o meno di questi sistemi di “avvicinarsi” all’intelligenza umana.
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