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L’intelligenza artificiale nella lotta al Covid: obiettivi e risultati della task force di CLAIRE

Obiettivo della task force della Confederazione dei Laboratori Europei di intelligenza artificiale (CLAIRE), era aiutare le persone e la società in un momento difficile mettendo a disposizione metodologie e strumenti per risolvere problemi concreti. Cosa è stato fatto e come evolverà

03 Dic 2021
Marco Maratea

Professore Associato in Sistemi di Elaborazione delle Informazioni presso l’Università degli Studi di Genova, University Lecturer presso il Politecnico di Vienna in Austria.

Photo by Tore F on Unsplash

A seguito dello scoppio della pandemia nel marzo 2020, la Confederazione dei Laboratori Europei di intelligenza artificiale (CLAIRE), attraverso una lettera aperta ai presidenti della Commissione Europea, del Consiglio Europeo, del Parlamento Europeo, ai governi degli stati membri e di Norvegia, Svizzera, e UK, ha offerto supporto nella gestione della crisi attraverso l’utilizzo dell’intelligenza artificiale, mettendo a disposizione le competenze dei ricercatori Europei, su base volontaria, e creando la CLAIRE Covid-19 Task Force per coordinare le attività.

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Iniziative attive e in sviluppo su intelligenza artificiale

A livello globale, metodologie e strumenti di intelligenza artificiale si sono dimostrate efficaci, in paesi quali Cina, Taiwan, Singapore e Corea del Sud, per supportare la gestione della crisi pandemica già nelle sue primissime fasi[1] A livello italiano ed europeo sono attive diverse iniziative che puntano a contrastare gli effetti della pandemia attraverso l’utilizzo dell’intelligenza artificiale.

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A livello italiano, c’è la Task Force Covid del Laboratorio Nazionale su Artificial Intelligence and Intelligent Systems (AIIS) del Consorzio Interuniversitario Nazionale per l’Informatica (CINI) l’iniziativa ELLIS against Covid dell’European Lab for Learning and Intelligent Systems e la CLAIRE Covid-19 Task Force della Confederazione dei Laboratori Europei di intelligenza artificiale (CLAIRE).

La Task Force di CLAIRE

Claire è l’iniziativa a livello globale su AI che coinvolge più ricercatori: attualmente include 430 tra laboratori ed istituzioni, più di 20000 tra ricercatori e staff di supporto, da 37 nazioni. La Task Force, guidata da Gianluca Bontempi (Università Libera di Bruxelles, Belgio), Ricardo Chavarriaga (Università di Zurigo, Svizzera), Hans de Canck (ufficio CLAIRE Belgio), Emanuela Girardi (Pop AI, Italia), Holger Hoos (Università di Leiden, Olanda), e Iarla Kilbane-Dawe (UK Government Office for AI), è organizzata in 7 gruppi di lavoro, coordinati da un team leader, sui seguenti argomenti: analisi di dati epidemiologici, analisi dei dati di mobilità, bioinformatica, analisi delle immagini, analisi delle dinamiche sociali e dei social networks, robotica, schedulazione e gestione delle risorse. È interessante notare come diversi di questi gruppi di lavoro siano coordinati da ricercatori italiani e/o che lavorano in Italia:

  • Bioinformatics (protein and molecular data analsys)” è guidato dal Prof. Davide Bacciu dell’Università di Pisa;
  • Image analysis (CT scans, X-ray)” è guidato dal Prof. Marco Aldinucci dell’Università di Torino,
  • Social dynamics and networks monitoring” è guidato dal Dr. Manlio di Domenico di Fondazione Bruno Kessler;
  • Robotics” è guidato dal Prof. Alessandro Saffiotti della Orebro University in Svezia;
  • Scheduling and Resource Management” è guidato dal Prof. Marco Maratea dell’Università degli Studi di Genova.

Questo a riprova dell’elevata visibilità a livello internazionale e dell’alto valore scientifico dei ricercatori italiani in intelligenza artificiale.

Obiettivi della Task Force e specifici problemi affrontati

Obiettivi della Task Force erano quelli di aiutare le persone e la società in un momento difficile mettendo a disposizione metodologie e strumenti di intelligenza artificiale per risolvere problemi concreti, attraverso la creazione di gruppi di lavoro formati da ricercatori in AI ben conosciuti a livello internazionale. Metodologie e strumenti utilizzati coprono l’intero spettro di possibili soluzioni dell’AI moderne allo stato dell’arte, e coinvolgono sia metodi induttivi, ovvero partendo da dati, possibilmente di quanti quantità (Big Data), trovare una regolarità in essi, che metodi deduttivi, ovvero partire da una descrizione del problema, formalizzarlo attraverso linguaggi logici, e risolvere automaticamente le specifiche risultanti. Esempi di problemi affrontati e risolti dai vari gruppi di lavoro sono i seguenti:

  • Epidemiological Data Analisys”, studia gli aspetti dinamici dei dati epidemiologici per capire l’efficacia delle strategie di contenimento ed in caso migliorarle.
  • Mobility and Monitoring Data Analysis” studia la progressione dei sintomi della malattia attraverso dati riportati dai singoli individui integrati con i dati di mobilità.
  • Bioinformatics” affronta problemi quali l’interazione fra il virus e l’ospite umano, e l’identificazione di medicinali appropiati.
  • Image analysis” analizza le immagini, ad esempio i raggi X, con lo scopo di rendere le diagnosi più veloci e meno costose.
  • Social dynamics and networks monitoring” monitora le dinamiche sociali relative al COVID utilizzando dati provenienti da social media, integrati con altri comportamentali ed economici.
  • Robotics” affronta problemi quali l’utilizzo di robots per la sanificazione, per effettuare test biologici, per l’assistenza a medici e pazienti.
  • Scheduling and Resource Management” affronta problemi quali la schedulazione di interventi in sale operatorie in presenza di risorse scarse (es. letti di terapia intensiva), la schedulazione di sedute riabilitative post COVID, piano vaccinale.

Sviluppo della Task Force e prospettive Future

La fase 1 della Task Force si è conclusa, e sono in corso discussioni su come farla evolvere. Finora il lavoro dei singoli gruppi è stato portato avanti su base volontaria, ma è probabilmente necessario rendere la Task Force ed i gruppi di lavoro delle strutture più stabili ed organizzate per riuscire ad affrontare le sfide che si prospettano nel futuro. In particolare, non solo l’organizzazione del lavoro ma anche i problemi affrontati sono stati guidati dalla fase “emergenziale” della pandemia; adesso, che lentamente stiamo iniziando a vedere la luce in fondo al tunnel, o almeno speriamo che sia così, la sfida è quella di sintetizzare e potenziare le metodologie e gli strumenti utilizzati tali da renderli utili anche in una fase post-pandemica, in modo che il lavoro fatto sia utile per persone e società anche quando la situazione sanitaria si sarà normalizzata.

Le buone norme seguite e il lavoro svolto andranno anche concretizzate così da farsi trovare pronti in caso di arrivo di una nuova pandemia, o di una recrudescenza di quella presente, anche se tutti ovviamente speriamo di non trovarci mai più in futuro in una situazione del genere.

Note

  1. https://www.who.int/docs/default-source/coronaviruse/who-china-joint-mission-on-covid-19-final-report.pdf
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