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A Torino la sede dell’Istituto Italiano per l’Intelligenza Artificiale

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SET

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Agli inizi di luglio su questo blog avevamo parlato del documento elaborato dal MISE sul tema dell’Intelligenza Artificiale (AI), un passo importante per il nostro paese nel percorso di sviluppo tecnologico. In questo contesto è nata la candidatura della città di Torino ad ospitare l’Istituto Italiano per l’Intelligenza Artificiale (I3A), resa ufficiale dal Governo qualche settimana fa in contemporanea con la decisione di candidare Milano come sede per il Tribunale Unificato dei Brevetti.

Decisione che si pone un obiettivo ben definito: «Creare una sinergia tra le due città e il Governo e, allo stesso, tempo consolidare l'asse nord-ovest del Paese: una strategia che renderebbe ancor più forti Milano e Torino e, con esse, l'Italia».
La scelta di Torino non è casuale. È stata la prima città a sperimentare l’auto a guida autonoma in un contesto urbano, ed è qui che è nata Torino City Lab, iniziativa-piattaforma per creare un contesto semplificato per il testing di “soluzioni innovative per il vivere urbano”.

Come funzionerà I3A? E soprattutto, quali saranno le attività di ricerca in cui sarà coinvolto?
L’Istituto avrà le caratteristiche di un vero e proprio network, con la funzione di coordinare le diverse attività di ricerca nel settore, tra manifattura e robotica, IoT, sanità, mobilità, agrifood ed energia, Pubblica amministrazione, cultura e digital humanities.
Il budget annuale a disposizione di I3A, a regime, sarà di 80 milioni di euro all’anno, con un organico di 600 persone impiegate nella sede cittadina.

Intanto, da un report sull’Intelligenza Artificale presentato di recente allo Strategy Innovation Forum dell’Università Ca’ Foscari di Venezia, emerge che il manifatturiero, il retail e il sanitario sono i tre settori su cui avrà maggiore impatto l’AI.
Una delle voci più consistenti della ricerca riguarda i miglioramenti nei processi interni delle aziende (24% delle fonti analizzate), con un aumento significativo dell’efficienza nella gestione del magazzino, riducendo sprechi e scorte inutili, ma soprattutto migliorando i tempi di raccolta ordini e invio a produzione e la diagnostica grazie alla maggiore disponibilità di informazioni.

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