E’ “made in Italy” il nuovo traguardo raggiunto nell’elaborazione dati. Un gruppo di ricercatori ha messo a punto una teoria sulle “macchine matematiche” che puntano a risolvere problemi complessi grazie all’analisi dei dati. Lo studio, pubblicato su Nature Machine Intelligence (“Towards a topological-geometrical theory of group equivariant non-expansive operators for data analysis and machine learning”), spiana la strada all’utilizzo dei dati per la creazione di sistemi artificiali intelligenti.
Firmano lo studio Patrizio Frosini e Nicola Quercioli del Dipartimento di Matematica dell’Università di Bologna. Hanno partecipato inoltre Mattia G. Bergomi (Champalimaud Centre for the Unknown, Portogallo) e Daniela Giorgi (CNR – Istituto di scienza e tecnologie dell’informazione “Alessandro Faedo”).
“Abbiamo messo a punto una nuova teoria matematica grazie alla quale è possibile arrivare ad estrarre le informazioni più importanti a partire dal grande universo di quelle disponibili”, dice Patrizio Frosini.
Nato nel campo della topologia computazionale – un’area di ricerca che unisce matematica e informatica – lo studio presenta un modello scientifico in grado di descrivere come il mondo dei dati viene filtrato e trasformato. “Gli elementi fondamentali di questo modello – dice ancora Frosini – sono macchine che trasformano le informazioni, chiamate ‘operatori’, che possono essere combinate in reti molto complesse. Studiare le proprietà di questi operatori ci permette di comprendere meglio il loro funzionamento e rendere quindi più efficienti i sistemi di elaborazione dei dati”.
Il modello messo a punto dai ricercatori offre suggerimenti per arrivare a costruire sistemi intelligenti capaci di risolvere problemi complessi grazie all’analisi dei big data. “Questi sistemi – spiega Patrizio Frosini – sono in grado di produrre sintesi significative di grandi basi di dati e si spera possano in futuro arrivare a riconoscere somiglianze tra due forme con la stessa abilità di un essere umano: una capacità che potrebbe essere applicata, ad esempio, per interpretare in modo corretto i sintomi di una malattia”.
I risultati teorici descritti nell’articolo sono stati ottenuti all’interno della linea di ricerca “Mathematical Foundations of Topological Data Analysis” presso Arces – Advanced Research Center on Electronic Systems “Ercole De Castro”, centro di ricerca dell’Università di Bologna.
