Due IA per fermare la malaria e prevedere gli tsunami

IA per combattere la malaria e prevedere tsunami

Due progetti pensati per far leva sulle potenzialità dell'intelligenza artificiale al fine di risolvere problemi dalla natura profondamente diversa.
Due progetti pensati per far leva sulle potenzialità dell'intelligenza artificiale al fine di risolvere problemi dalla natura profondamente diversa.

L'unico limite all'impiego dell'intelligenza artificiale sembra essere dettato dalla fantasia o quantomeno dalla capacità di individuare problemi da risolvere per mezzo degli algoritmi. Di esempi ne abbiamo visti a bizzeffe anche su queste pagine, il più recente è quello relativo al progetto che mira a impiegare una rete neurale convoluzionale per la diagnosi del melanoma.

Intelligenza artificiale per far fronte a malaria e tsunami

Allunghiamo oggi l'elenco segnalando altre due iniziative. La prima arriva da Tel Aviv dove la startup israeliana ZzappMalaria ha messo a punto e già collaudato con successo l'app omonima che sfruttando proprio l'IA si pone l'obiettivo di frenare la diffusione della malaria. In che modo? Analizzando informazioni quali immagini satellitari e report sulle infezioni per individuare le zone in cui con maggiore probabilità si concentrano le larve delle zanzare responsabili della trasmissione, aiutando così chi si occupa delle disinfestazioni a concentrare la propria azione dove più necessario.

Da un team di ricercatori in Giappone arriva invece la notizia di un modello in grado di prevedere l'arrivo degli tsunami, fenomeno che interessa in particolare il paese asiatico, talvolta con conseguenze disastrose come avvenuto nel 2011. È stato realizzato con l'impiego del supercomputer Fugaku, ad oggi il più potente al mondo, compiendo circa 20.000 simulazioni e dando poi in pasto i risultati ad algoritmi istruiti in modo da anticipare la formazione di onde anomale analizzando il comportamento delle acque in occasione di un terremoto o di un maremoto. A rendere il progetto particolarmente interessante il fatto che il software generato possa essere eseguito senza troppe difficoltà da un PC tradizionale, richiedendo una potenza di calcolo contenuta.

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