Rivoluzione digitale: come l’IA sta trasformando la ricerca scientifica europea

La digitalizzazione ha prodotto impatti dirompenti in molti settori, e tra questi si colloca la produzione di conoscenza. La tecnologia digitale ha impresso un cambio di marcia a un’attività umana che procedeva, da due secoli, con tassi di crescita superiori. La quantità disponibile di dati e pubblicazioni scientifiche non ha pari nella storia e continuerà a crescere a ritmi difficili da gestire in modo convenzionale. L’impiego dell’intelligenza artificiale (IA) per la ricerca consente un nuovo paradigma nell’analisi e interpretazione dei dati, grazie alla possibilità di sfruttare algoritmi di calcolo automatico per operazioni rapide, tipiche dell’intelligenza umana.

La digitalizzazione non porta solo un cambiamento di scala nella capacità analitica, ma offre anche la possibilità di condividere, riprodurre e riconoscere i passi fondativi dell’impresa scientifica. Il digitale consente di adottare metodi innovativi per l’archiviazione, conservazione e condivisione tempestiva dei dati su scala globale. È necessario che i prodotti della ricerca siano strutturati come oggetti digitali verificabili e replicabili, un prerequisito incapsulato dal principio dei dati e servizi digitali FAIR: Findable, Accessible, Interoperable, Reusable.

Principi FAIR e la Qualità dei Dati

I dati e i metadati sono considerati FAIR quando presentano caratteristiche specifiche: devono essere rintracciabili attraverso identificatori persistenti e registrati in cataloghi accessibili, secondo regole trasparenti e condivise dalla comunità scientifica. Devono essere interoperabili, archiviati in formati standard leggibili da tutti (anche dalle macchine), e riutilizzabili, impiegabili in nuove ricerche in modo comprensibile ed esaustivo.

Il principio della FAIRness non è una panacea contro errori e difetti nei dati per la ricerca. Indica che i dati sono gestiti tecnicamente, ma non riguarda la modalità di acquisizione o la qualità scientifica. La qualità dei dati della ricerca è legata a tre questioni principali: tecnica (gli strumenti per i dati), scientifica (l’integrità e l’accuratezza dei dati) e legale ed etica. Dati di scarsa qualità possono condurre a risultati erronei, incompleti o lesivi, e alla violazione della privacy.

Il Ruolo dell’Intelligenza Artificiale nella Ricerca

L’IA può essere un motore efficace per l’aumento della produttività dei dati FAIR, fornendo strumenti per l’automazione di protocolli a sostegno della ricerca avanzata e dell’innovazione. Tuttavia, è fondamentale che gli algoritmi siano sviluppati all’interno della comunità di ricerca, con l’addestramento su set di dati di qualità e regole comuni che garantiscano la trasparenza del codice e la comprensibilità dei risultati.

L’onere della realizzazione dell’Internet dei dati scientifici non può essere a carico esclusivamente dei ricercatori. Serve che le istituzioni scientifiche europee si impegnino in comune verso lo sviluppo di tecnologie, politiche e protocolli che assicurino la sovranità dei dati e dei servizi FAIR, proteggendo il patrimonio della ricerca europea da usi impropri, attacchi informatici e intrusioni di dati inaffidabili o algoritmi dannosi.

Il Piano Coordinato sull’Intelligenza Artificiale

La Commissione Europea ha proposto un approccio che pone le persone al centro dello sviluppo dell’IA, incoraggiando l’uso della tecnologia per contribuire a risolvere importanti sfide mondiali come la cura delle malattie, la lotta contro i cambiamenti climatici e il miglioramento della cibersicurezza. La strategia sostiene un’IA “made in Europe” che sia etica, sicura e all’avanguardia, basata sui punti di forza scientifici e industriali dell’Europa.

Il piano coordinato sull’IA mira a massimizzare l’effetto degli investimenti a livello nazionale e dell’UE, incoraggiando sinergie e cooperazione, e definendo una strada da seguire per garantire che l’UE possa competere a livello globale. La Commissione ha proposto di aumentare gli investimenti pubblici e privati nell’IA, prepararsi ai cambiamenti socioeconomici e garantire un quadro etico e giuridico adeguato.

Bullet Executive Summary

In conclusione, la digitalizzazione avanzata della ricerca scientifica europea, supportata dai principi FAIR e dall’intelligenza artificiale, rappresenta un’opportunità senza precedenti per migliorare l’efficienza e l’efficacia della produzione di conoscenza. Tuttavia, è essenziale garantire la qualità dei dati, la trasparenza degli algoritmi e la sovranità dei dati europei con il supporto delle istituzioni. La combinazione di risorse di IA, servizi da EOSC e capacità sperimentali delle infrastrutture ESFRI ha il potenziale per accelerare la scienza in Europa, rendendola più aperta, transdisciplinare, collaborativa e inclusiva.

Nozione base di intelligenza artificiale: L’apprendimento automatico (machine learning) è una sottocategoria dell’IA che permette ai sistemi di apprendere e migliorare dalle esperienze senza essere esplicitamente programmati. Questo è fondamentale per l’analisi dei dati scientifici su larga scala.

Nozione avanzata di intelligenza artificiale: L’interoperabilità cognitiva si riferisce alla capacità dei sistemi di IA di comprendere e utilizzare informazioni provenienti da diverse fonti e contesti, facilitando una collaborazione più efficace tra diverse discipline scientifiche e migliorando la qualità dei risultati della ricerca.

La riflessione personale che possiamo trarre è che, mentre la tecnologia avanza, è cruciale mantenere un equilibrio tra innovazione e responsabilità etica, garantendo che i benefici della scienza e della tecnologia siano accessibili e sicuri per tutti.