Pedro Domingos, professore presso l’università di Washington, ricercatore nel settore del machine learning e autore de “L’algoritmo definitivo“, ha espresso la sua opinione sulla competizione globale nell’intelligenza artificiale (IA).
Fin dove si spingeranno i big player? Qual è e quale sarà l’impatto politico? Quali saranno le minacce? Domingos ha risposto a queste e ad altre domande in un’intervista di Spiegel Online.
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La stampa 3D richiede il controllo di numerose e complesse variabili per ottenere un livello accettabile di precisione.
L’intelligenza artificiale (IA) può fornire un supporto a questo processo. Grazie alla progettazione generativa e al collaudo nella fase di pre-fabbricazione, sale il livello di efficienza della stampa e si riducono i costi.
Scopriamo allora 5 applicazioni di IA che potenziano la stampa 3D, in particolare quella additiva.
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Il settore sanitario è tra quelli che meglio stanno accogliendo le applicazioni di intelligenza artificiale (IA). Ci sono applicazioni per i medici, altre per i pazienti e altre ancora mettono in comunicazione sia medici sia pazienti.
Gran parte di queste applicazioni si concentrano sulla verifica dei sintomi dei pazienti. Come evidenziato da TechEmergence, ne esistono diverse che possono essere di grande aiuto. In che modo?
Scopriamo 5 chatbot che nel settore sanitario possono fare la differenza.
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Costruire robot che rispettino anche le norme etiche è fondamentale. Un compito complesso che richiederà molto tempo e lavoro.
Tuttavia, c’è anche chi la pensa diversamente. Alan Winfield, professore di etica applicata alla robotica, sostiene che incorporare un processo decisionale etico in una macchina potrebbe essere sbagliato.
Vediamo perché.
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I ricercatori stanno testano applicazioni di intelligenza artificiale (IA) per migliorare la vita dei pazienti con malattia renale cronica e per ridurre i costi dei trattamenti.
Secondo uno studio di TechEmergence, sono 2 le categorie in cui rientrano le principali applicazioni. Una riguarda il monitoraggio delle condizioni del paziente e la creazione di modelli predittivi. L’altra riguarda l’analisi delle immagini mediche.
Vediamo qualche esempio per ogni categoria per capire meglio di cosa si tratta.
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