Introduzione L'intelligenza artificiale generativa (AI generativa) sta rapidamente guadagnando slancio, con piattaforme sviluppate in tutto il mondo che si sfidano per dominare questo campo in rapida evoluzione. Le principali aziende tecnologiche, come OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic, Perplexity, Baidu, Yandex, Mistral AI e Preferred Networks, stanno investendo pesantemente in ricerca e sviluppo per creare modelli di AI generativa sempre più avanzati. Queste piattaforme differiscono in termini di capacità di elaborazione, architettura del modello, accessibilità e regolamentazione, offrendo approcci diversi a questa tecnologia trasformativa. Potenzialità dell'AI Generativa L'AI generativa offre un enorme potenziale per migliorare l'efficienza e la produttività in vari settori. In ambito sanitario, ad esempio, può accelerare la scoperta di nuovi farmaci, ottimizzare le diagnosi e personalizzare i piani di trattamento. Nel settore manifatturiero, l'AI generativa può ottimizzare la progettazione del prodotto, l'ottimizzazione dei processi e il controllo qualità. [continua a leggere]

Introduzione Mentre l'intelligenza artificiale generativa (AI generativa) ha fatto passi da gigante negli ultimi anni, gli approcci statistici su cui si basa presentano ancora diversi limiti. Questi modelli, pur essendo potenti nel generare contenuti realistici, spesso mancano di trasparenza, interpretabilità e capacità di ragionamento. È qui che entrano in gioco i modelli di AI basati su conoscenza, offrendo un approccio promettente per superare queste limitazioni. Combinando regole predefinite, logica formale e rappresentazioni strutturate della conoscenza, questi modelli hanno il potenziale per portare l'AI generativa a nuovi livelli di trasparenza, affidabilità e capacità di problem-solving. Caratteristiche dei Modelli Basati su Conoscenza A differenza degli approcci statistici, che si basano su pattern e correlazioni estratte da grandi quantità di dati, i modelli di AI basati su conoscenza utilizzano regole predefinite e logica formale per rappresentare la conoscenza. Questa conoscenza è tipicamente [continua a leggere]

Introduzione Con il rapido avanzamento dell'intelligenza artificiale generativa (AI generativa), diventa sempre più cruciale garantire che questi sistemi operino in modo etico e responsabile. Mentre l'AI generativa offre un potenziale immenso per il bene, solleva anche complesse sfide etiche che richiedono un'attenta considerazione. Dai bias negli algoritmi alla mancanza di trasparenza nel processo decisionale, fino alle implicazioni per la privacy e la sicurezza, queste sfide minacciano di compromettere i benefici dell'AI generativa se non vengono affrontate in modo proattivo. Al centro di queste sfide c'è la necessità di integrare principi morali e conoscenza nei sistemi di AI generativa. Non è sufficiente che questi sistemi siano tecnicamente avanzati; devono anche essere allineati con i valori umani e operare in modo etico e consapevole. Ciò richiede un approccio multidisciplinare che riunisca competenze tecniche, filosofiche ed etiche. Solo attraverso una collaborazione intersettoriale [continua a leggere]

Introduzione L'intelligenza artificiale generativa (AI generativa) sta rapidamente trasformando vari settori, ma la sua adozione e sviluppo sollevano questioni complesse che richiedono un quadro normativo robusto. Diversi paesi stanno sviluppando regolamentazioni specifiche per garantire che l'AI generativa sia utilizzata in modo etico, sicuro e trasparente. In questo articolo, analizzeremo le normative e le linee politiche di alcuni dei principali paesi avanzati, evidenziando i punti di forza e le debolezze di ciascun approccio. Unione Europea L'Unione Europea sta lavorando all'AI Act, una proposta legislativa che mira a regolamentare l'intelligenza artificiale, inclusa l'AI generativa. L'AI Act classifica i sistemi di AI in base al loro livello di rischio e impone requisiti più rigorosi per le applicazioni ad alto rischio. I punti di forza dell'AI Act includono un forte focus sulla trasparenza, la responsabilità e la protezione dei diritti fondamentali. Tuttavia, una [continua a leggere]

Lo Stato della California sta prendendo in considerazione una proposta di legge controversa per regolamentare lo sviluppo e l'uso dell'Intelligenza Artificiale (IA). Al centro del dibattito c'è l'idea di obbligare le aziende ad integrare un "kill switch", un interruttore di emergenza per disattivare istantaneamente un'IA diventata una minaccia. Mentre alcuni vedono questa misura come necessaria per la sicurezza pubblica, molte aziende tecnologiche temono possa ostacolare l'innovazione. Le preoccupazioni delle autorità: La proposta mira a vietare lo sviluppo di modelli di IA che potrebbero essere utilizzati per creare armi di distruzione di massa o lanciare attacchi informatici su larga scala. Le aziende dovrebbero garantire che i loro sistemi non abbiano capacità potenzialmente dannose per l'umanità. Il "kill switch" fungerebbe da ultima risorsa per prevenire che un'IA fuori controllo causi danni irreparabili. Le critiche dell'industria tecnologica: Molte aziende della Silicon Valley, [continua a leggere]

Alla Leopolda di Firenze il 12 e 13 novembre, stakeholder a confronto per creare un osservatorio sui progetti green e premiare le esperienze più virtuose con il FIASO Smart Hospital Award Le strutture sanitarie italiane sono responsabili del 3,5% delle emissioni di CO2 nazionali, con un impatto rilevante sulle patologie legate all'inquinamento atmosferico. Eppure, la strada verso ospedali ambientalmente, socialmente ed economicamente sostenibili è tracciata, anche se non priva di ostacoli. Al Forum del Sistema Salute 2024 alla Leopolda di Firenze, nei giorni 12 e 13 novembre, questo tema fondamentale sarà affrontato con tutti gli stakeholder del settore. L'obiettivo è dare seguito ai lavori dell'Open Meeting di Napoli, creando un osservatorio permanente sui progetti di efficientamento energetico, sostenibilità e circolarità nelle strutture sanitarie. Inoltre, verrà assegnato il FIASO Smart Hospital Award alle realtà ospedaliere più virtuose sul fronte della [continua a leggere]

“Una Marcia in +”, progetto dell’Azienda Ospedaliera Universitaria Senese per le competenze comunicative e il benessere di neoassunti e neoassunte di Prof. Andrea Pozza1, Dott.ssa Assunta Basile1 e Prof. Andrea Fagiolini2 1 UOSA Psicologia, Dipartimento di Salute Mentale e Organi di Senso,  Azienda Ospedaliera Universitaria Senese  2 Direttore UOC Psichiatria Universitaria e Dipartimento di Salute Mentale e Organi di Senso, Azienda Ospedaliera Universitaria Senese  Il termine “soft skills” nasce a cavallo tra gli anni ’60 e’70 negli Stati Uniti, in ambito militare, dove delinea le competenze di natura non manuale, contrapposte alle attività tecniche richieste per azionare i macchinari, le “hard skills” (US Continental Army Command Conference, 1972). In questa prima accezione, l’espressione soft skills fa riferimento a una combinazione di attributi e abilità di carattere comunicativo, sociale, relazionale ed emotivo. Con il passare del tempo, il termine ha [continua a leggere]

Apple ha lanciato con grande clamore Apple Intelligence, un sistema avanzato di intelligenza artificiale generativa che si integra perfettamente nei suoi prodotti di punta come iPhone, iPad e Mac. Questa mossa segna l'entrata di Apple nell'arena dell'IA generativa, sfidando direttamente colossi tech come Google, Microsoft e persino startup innovative come Anthropic. Una fusione unica di potenza e privacy Ciò che distingue Apple Intelligence è il suo approccio unico che combina modelli generativi all'avanguardia con il rispetto per la privacy degli utenti. Sfruttando la potenza dei chip Neural Engine, Apple è in grado di elaborare i dati AI direttamente sui dispositivi degli utenti, garantendo che le informazioni personali non lascino mai il dispositivo. Questo impegno per la privacy è un punto di forza chiave per Apple in un'era in cui i consumatori sono sempre più preoccupati di come vengono gestiti [continua a leggere]

Federsanità, il programma di D'Alba per rafforzare il ruolo e tutelare il SSN Fabrizio D'Alba è stato eletto oggi, 11 giugno 2024, nuovo presidente di Federsanità, la federazione che rappresenta le aziende sanitarie locali, ospedaliere e gli Irccs pubblici. Il manager, attuale direttore generale del Policlinico Umberto I di Roma, ha presentato un ambizioso programma per il quinquennio di mandato, volto a rafforzare il profilo istituzionale dell'associazione e tutelarne il ruolo di difesa dei principi del Servizio Sanitario Nazionale. Un punto qualificante è la revisione dello statuto, per armonizzare le regole a livello nazionale e regionale e definire un'identità comune. D'Alba punta anche ad accrescere la visibilità della "squadra" di presidenza come rappresentanza istituzionale, rafforzando il ruolo propositivo dei Forum di Direttori Generali ed Enti Locali. Sulla gestione interna, è prevista un'ottimizzazione delle risorse umane, strutturali e dei fornitori, [continua a leggere]

Simona Celi, ingegnere meccanico e ricercatrice di spicco nel campo della bioingegneria, porta avanti uno studio sulla medicina personalizzata attraverso lo sviluppo dei digital twin del cuore umano. La sua ricerca, incentrata sulla creazione di modelli virtuali dettagliati degli organi, promette di trasformare il modo in cui vengono diagnosticati e trattati i disturbi cardiaci. Laureata e dottorata in Ingegneria Meccanica presso l'Università di Pisa, Celi ha iniziato il suo percorso accademico focalizzandosi sulla caratterizzazione dei tessuti del sistema cardiovascolare e sulla fluidodinamica. Dopo un periodo post-dottorato presso l'Università di Yale, è tornata in Italia dove, dal 2015, dirige il BioCardioLab, un laboratorio di ricerca all'avanguardia dedicato allo studio del sistema cardiovascolare. I digital twin, o gemelli digitali, sono modelli virtuali che replicano gli organi umani in modo dettagliato. Nel caso del lavoro di Celi, questi modelli si concentrano sul cuore, [continua a leggere]