{"id":1061,"date":"2024-03-13T14:25:33","date_gmt":"2024-03-13T14:25:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.startupmagazine.it\/?p=1061"},"modified":"2024-03-13T15:17:43","modified_gmt":"2024-03-13T15:17:43","slug":"una-startup-crea-dati-che-non-esistono-per-addestrare-lintelligenza-artificiale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.startupmagazine.it\/index.php\/2024\/03\/13\/una-startup-crea-dati-che-non-esistono-per-addestrare-lintelligenza-artificiale\/","title":{"rendered":"Una startup crea dati che non esistono per addestrare l’intelligenza artificiale"},"content":{"rendered":"\n

Aindo \u00e8 una startup italiana che sta investendo sui dati sintetici, ossia database di informazioni che replicano quelle reali per rispondere al mercato dell’Ai senza bisogno di rendere anonimi i dati di persone realmente esistenti<\/p>\n\n\n\n

\"Big<\/figure>\n\n\n\n

Anche trovare il nome per la startup<\/strong><\/a> \u00e8 stato un problema. “Cerchi una parola di 5 lettere che abbia senso e ti rendi conto che \u00e8 tutto preso, soprattutto per i dot-com<\/em>“, dice Daniele Panfilo, amministratore delegato di Aindo. Ma la difficolt\u00e0 \u00e8 la madre di tutte le invenzioni: “Abbiamo scritto un algoritmo generativo<\/strong>, messo insieme un database di nomi di startup e fatto girare il programma. \u00c8 uscito fuori Aindo, che \u00e8 perfetto: in ordine alfabetico \u00e8 all’inizio e c’\u00e8 la “ai” al principio. E soprattutto, il nostro nome l’ha pensato il computer, che per una startup che si occupa di intelligenza artificiale<\/strong> non \u00e8 male, vero?”<\/em><\/p>\n\n\n\n

\"article<\/figure>\n\n\n\n

Come nasce Aindo<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Aindo \u00e8 nata nel 2018 dall’idea di un piccolo gruppo di ricercatori esperti nella generazione di dati sintetici all’interno della Sissa, la Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati di Trieste<\/a>. L’azienda, che ha sede nell’Area Science Park di Trieste, ha da poco ricevuto un investimento di 2,8 milioni di euro dal fondo Vertis Venture 3 Technology Transfer per sviluppare il suo piccolo gioiello: la tecnologia di generazione di dati sintetici Intuite.Ai<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Per capire cosa vuol dire generare dati sintetici<\/strong> e perch\u00e9 questa attivit\u00e0 \u00e8 talmente di frontiera che Aindo ha solo quattro competitor in tutto il mondo, occorre fare un passo indietro. Qual \u00e8 il problema con i dati delle persone e la loro anonimizzazione?<\/p>\n\n\n\n

La legge sulla privacy e i dati<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Avere dei database, per esempio con le informazioni sanitarie<\/strong> dei pazienti, e usarli per addestrare sistemi di intelligenza artificiale<\/strong> permette di fare importanti scoperte cliniche relative agli strumenti diagnostici o  all’identificazione di nuovi fattori di rischio. Ma per il Gdpr (il regolamento europeo sui dati personali) i<\/a> dati dei pazienti sono altamente riservati e in genere non possono essere scambiati o aggregati, neppure per ragioni di ricerca e sviluppo o per collaborazioni tra enti pubblici. <\/p>\n\n\n\n

Una soluzione, che per\u00f2 ha alcuni limiti, \u00e8 l’anonimizzazione dei dati<\/strong>: le anonimizzazioni sono faticose, lente e non sono assolute. In alcuni casi possono essere “invertite”. Inoltre, l’anonimizzazione non permette operazioni di ricampionamento utili a eliminare eventuali bias presenti nei dati reali<\/strong> (per esempio la sottorappresentazione di alcuni gruppi), mantenendo per\u00f2 le relazioni e il loro storico. Da qui l’idea di generare database di dati sintetici.<\/p>\n\n\n\n

Il volto di una persona che non esiste<\/strong><\/p>\n\n\n\n

“Ti ricordi quando nel 2014 sono comparsi in rete<\/em> i volti di persone “normali” che per\u00f2 non esistevano?<\/em><\/a> Si chiamava “<\/em>This person does not exist<\/em><\/a>” ed era fatto da ricercatori di Nvidia. Genera automaticamente un numero infinito di volti di persone assolutamente credibili, che semplicemente non esistono”<\/em>, ricorda Pacifico. Non foto di persone ritoccate cambiando alcuni particolari, magari aggiungendo dei baffi finti: erano invece immagini di volti del tutto inesistenti, eppure apparentemente reali<\/strong>. Sintetici, cio\u00e8. <\/p>\n\n\n\n

In pratica le caratteristiche di questi volti sintetici sono le stesse dei volti umani<\/strong> (due occhi, una bocca, un naso, un certo tipo di proporzioni) ma non appartengono a persone reali. Aindo utilizza la stessa tecnologia ma applicata a dataset in forma tabellare.<\/strong> A partire da database reali, i dati sintetici vengono generati per mezzo di modelli di machine learning capaci<\/strong> di mantenere inalterato il contenuto statistico e le relazioni tipiche di un database relazionale. Non c’\u00e8 quindi solo una fedelt\u00e0 statistica ma anche la struttura relazionale viene mantenuta. <\/p>\n\n\n\n

A cosa serve avere un database sintetico? \u00c8 fondamentale perch\u00e9 consente di addestrare i modelli di machine learning<\/strong> e creare intelligenze artificiali capaci di svolgere attivit\u00e0 tra le pi\u00f9 disparate: dal riconoscimento delle patologie partendo dagli esami di laboratorio alla previsione del rischio nel settore assicurativo. <\/p>\n\n\n\n

\u201cAbbiamo studiato e applicato il principio<\/em> \u2013 dice Panfilo \u2013 a insiemi diversi: per esempio quello dei pazienti di un ospedale e le analisi che fanno lungo un certo arco di tempo.<\/strong> Dati sensibili che non possono essere utilizzati ma che servono per addestrare le Ai a capire come funziona un certo test. Noi generiamo per loro un dataset di dati sintetici, non anonimizzati, ma che mantengono le relazioni interne, e loro possono usare questi dati per addestrare il loro sistema di intelligenza artificiale\u201d<\/em>. <\/p>\n\n\n\n

L’opportunit\u00e0 di mercato<\/strong><\/p>\n\n\n\n

C’\u00e8 un mercato enorme per i database sintetici: secondo la societ\u00e0 di ricerche di mercato Gartner nel 2025 il 60-70% dei modelli di machine learning sar\u00e0 allenato utilizzando dati sintetici<\/strong> anzich\u00e9 dati “veri”. Ci sono due progetti aperti all’interno del programma Horizon dell’Unione europea, segnale chiaro che il Vecchio continente si sta sbilanciando in quella direzione. Ed \u00e8 lo stesso anche negli Stati Uniti. <\/p>\n\n\n\n

“Oggi quella dei dati sintetici<\/em> \u2013 dice Panfilo \u2013 \u00e8 una<\/em> “grey area”<\/strong>. Siamo prima della prima legislazione sull’argomento. \u00c8 considerata un potenziamento dell’anonimizzazione standard, le leggi arriveranno almeno tra un anno. Gdpr, la Ccpa americana e il corrispettivo cinese sono i nostri pi\u00f9 grandi alleati: pi\u00f9 irrigidiscono i criteri, pi\u00f9 i dati sintetici diventano appetibili<\/strong> rispetto a quelli semplicemente anonimi”<\/em>. <\/p>\n\n\n\n

\"Daniele<\/figure>\n\n\n\n

Aindo \u00e8 una startup di otto persone: ingegneri, fisici, informatici e una persona olandese con un Mba a Oxford “per sviluppare il business<\/em>“, dice Panfilo. La base \u00e8 la ricerca delle tesi di dottorato in fisica statistica. \u201cQuando l’azienda \u00e8 nata<\/em> \u2013 dice Panfilo – c’era forse un concorrente. Adesso non ce ne sono ancora cinque. La maggior difficolt\u00e0 \u00e8 riuscire a portare una soluzione di frontiera  come questa nel mondo reale, riuscire cio\u00e8 a generalizzare il modello perch\u00e9 possa trattare una grande variet\u00e0 di tipologie di dati.<\/strong> Il lavoro sta tutto qui\u201d<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Aindo ha clienti internazionali nei settori medicale, insurtech, fintech.<\/strong> La sua soluzione dal punto di vista informatico \u00e8 completamente containerizzata con Docker e pu\u00f2 funzionare indipendentemente sia nel cloud di Aws o Azure sia sui server dell’azienda cliente: le specifiche per il deployment sono molto semplici (praticamente un server con 16 Gb di Ram libera, una o pi\u00f9 Cpu e Python ) e questo rende molto veloci i tempi e le complessit\u00e0 di avvio del progetto dai clienti oltre che pi\u00f9 flessibile la parte della privacy dei dati. Il problema adesso? Scalare sul mercato.<\/p>\n\n\n\n

Fonte: wired.it di Antonio Dini <\/p>\n\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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