Dall’Intelligenza Artificiale (IA) all’informatica quantistica: le principali tendenze tecnologiche del 2019

Intelligenza Artificiale, blockchain, informatica quantistica, analisi aumentata: sono queste le principali tendenze tecnologiche che guidano la trasformazione digitale e l’implementazione di nuovi modelli di business, plasmando il futuro dell’Information Technology(IT) .

Il processo di innovazione tecnologica ruota intorno a otto parole chiave, che esaminiamo ora nel dettaglio:

• Augmented Analytics: nella realtà odierna, la maggior parte delle attività di data science è automatizzata e gli analisti dispongono ormai di una grande quantità di dati e informazioni da analizzare, elaborare e raggruppare. Attraverso il Machine Learning e l’Intelligenza Artificiale (IA) è possibile automatizzare i processi di analisi dei dati, rendendo agevole i compiti di analisi anche ai non esperti. L’analisi aumentata rende possibile l’identificazione dei modelli nascosti, rimuovendo condizionamenti e preconcetti soggettivi, talvolta anche inconsci.
• Sviluppo AI-driven: lo sviluppo tecnologico incentrato sull’integrazione dell’Intelligenza Artificiale (IA) su strumenti, tecnologie e best practice, si basa su tre principi:
  1. Gli strumenti utilizzati per costruire soluzioni basate sull’Intelligenza Artificiale (IA) si stanno trasformando da tool destinati ai data scientist (infrastrutture IA, framework IA e piattaforme IA) a meccanismi destinati alla comunità degli sviluppatori professionali (piattaforme IA, servizi IA). Con questi dispositivi lo sviluppatore professionale può infondere capacità e modelli basati sull’Intelligenza Artificiale (IA) in un’applicazione senza il coinvolgimento di un data scientist professionista.
  2. Gli strumenti utilizzati per costruire soluzioni basate sull’Intelligenza Artificiale (IA) sono dotati di funzionalità che automatizzano le attività relative allo sviluppo di soluzioni potenziate dall’Intelligenza Artificiale (IA). L’analisi aumentata, i test, la generazione automatica di codice e lo sviluppo automatizzato di soluzioni velocizzeranno i processi di miglioramento delle applicazioni e consentiranno a una più ampia gamma di utenti di partecipare alla realizzazione di nuovi software.
  3. Gli strumenti abilitati per l’Intelligenza Artificiale (IA) si stanno evolvendo dall’assistenza e dall’automazione delle funzioni relative allo sviluppo di applicazioni (AD) alla progettazione di nuove soluzioni aziendali.

  Questa trasformazione, fa si che il mercato sia sempre più orientato verso le figure di sviluppatori (detti “citizen application developers”) in grado di utilizzare, in totale autonomia, i modelli di Intelligenza Artificiale (IA) predefiniti e forniti come servizio.

• Autonomous Things: in questo contesto rientrano tutte le auto, i robot o le macchine intelligenti progettate per l’Industria 4.0, gli oggetti autonomi che sfruttano l’Intelligenza Artificiale (IA) per interagire col sistema e per eseguire compiti tradizionalmente svolti dagli operatori. Dal punto di vista hardware consideriamo robot (che operano in modo totalmente autonomo), veicoli e droni (azionati e comandati da un operatore), mentre per quel che concerne i software consideriamo applicazioni e agenti software che operano secondo diversi gradi di capacità, coordinamento e intelligenza. Emerge dunque uno scenario in cui ogni applicazione, servizio e oggetto incorpora i progressi dell’IA per automatizzare e ottimizzare i processi.
• Digital Twins: sono rappresentazioni digitali, legate al mondo dell’Internet of Things (IoT), che rispecchiano un oggetto, un processo o un sistema della vita reale. Le caratteristiche peculiari sono:
  1. Robustezza dei modelli.
  2. Collegamento col mondo reale, in real-time per le funzioni di monitoraggio e controllo.
  3. Applicazione di Big Data Analytics e Intelligenza Artificiale (IA), per creare nuovi business.
  4. Capacità di interazione.

  Allo stato attuale delle cose, i Digital Twins possono migliorare il processo decisionale aziendale perché sono in grado di fornire informazioni riguardanti manutenzione e affidabilità e sono in grado di trasmettere indicazioni su come aumentare l’efficienza e l’efficacia di servizi e prodotti.

• Edge Computing: è un’architettura distribuita di micro data center, ciascuno dei quali è in grado di elaborare e immagazzinare dati a livello locale e trasmettere queste informazioni a un data center centralizzato oppure a un repository in cloud. L’interesse verso questa innovazione tecnologica viene dalla necessità di avere delle connessioni affidabili per sistemi IoT, con minimi livelli di latenza e tempi di reazione.
• Immersive experience: le piattaforme conversazionali esistenti (per esempio chatbot e assistenti personali virtuali) uniti agli ultimi progressi legati a Realtà Aumentata (AR), Realtà Mista (MR) e Realtà Virtuale (VR) porteranno ben presto a nuove esperienze immersive, capaci di aumentare la produttività. Il futuro delle piattaforme conversazionali sarà quello di incorporare canali sensoriali ampliati capaci di rilevare anche le emozioni basate sulle espressioni facciali.
• Blockchain: è una struttura dati condivisa e immutabile definita come un registro digitale le cui voci sono raggruppate in pagine (dette blocchi), concatenate in ordine cronologico, la cui integrità è garantita dall’uso di primitive crittografiche. Nonostante la sua dimensione sia destinata a crescere nel tempo, è immutabile in quanto, di norma, il suo contenuto una volta scritto non può essere eliminabile né modificabile, a meno di non invalidare l’intera struttura. La blockchain può essere quindi assimilabile a un database distribuito, gestito da una rete di nodi, ognuno dei quali ne possiede una copia privata. Le applicazioni della blockchain spaziano dal mondo della finanza, al settore industriale (produzione, supply chain) sino a quello della Pubblica Amministrazione (Governo, Sanità).
• Quantum Computing: utilizza la meccanica quantistica  per mettere a punto processori con una potenza di calcolo enormemente superiore a quella dei PC tradizionali. Al posto dei bit, i quantum computing utilizzano il “qubit“, ovvero elementi codificati in base allo stato quantistico in cui si trova una particella o un atomo. Le potenzialità dell’elaborazione quantistica applicata a determinati settori industriali sono davvero enormi. Questa tecnologia è ancora allo stadio embrionale ma ben presto verrà utilizzata per lo sviluppo di applicazioni molto sofisticate.

 

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