L’intelligenza artificiale sta trasformando profondamente il settore alimentare. Dall’agricoltura alla tavola, l’AI ottimizza la produzione, migliora la qualità dei prodotti e personalizza l’esperienza del consumatore.
Clive Humby, data scientist e matematico inglese, nell’ormai lontano 2006 coniò lo slogan “I dati sono il nuovo petrolio”. Questa metafora fa comprendere bene l’importanza dei professionisti che sono in grado di “scavare” a fondo in questa mole di informazioni e di “estrarne” il loro intrinseco valore.
Le cronache della scorsa estate mostrano bene quanto sia delicato e precario l’equilibrio del nostro ecosistema. Per gli esperti del settore, i fenomeni climatici estremi sono destinati ad aumentare di frequenza e intensità, se non si ridurranno al più presto i livelli di CO2 nell’atmosfera.
Anche nel settore immobiliare si sta facendo largo, in maniera sempre più incisiva, l’impiego dell’Intelligenza Artificiale. C’è chi parla addirittura di un futuro rivoluzionamento del settore ad opera di queste nuove tecnologie.
In uno scenario globale di penuria delle risorse in contrapposizione ad un aumento continuo della popolazione, diventa sempre più importante produrre più cibo senza impoverire troppo l’ecosistema in cui viviamo. Anche per rispondere a questa esigenza, negli ultimi anni si sta avviando un processo di rinnovamento tecnologico dell’attività agricola, definito spesso come Agricoltura 4.0 ad imitazione della definizione di Industria 4.0.
A partire dagli anni 2000, l’aumentare della complessità e della quantità dei flussi di dati hanno determinato la necessità di creare strumenti di archiviazione alternativi. I database non relazionali sono stati introdotti in quegli anni proprio allo scopo di ricostruire e gestire più rapidamente le connessioni esistenti tra entità appartenenti a data lake divenuti, oramai, di dimensioni “oceaniche”.
Si è concluso Martedì 28 Luglio il Workshop di due giornate, in partnership con Peekaboo Startup Community, volto ad approfondire gli approcci utilizzati per lo sviluppo di un processo di Machine Learning ed all’applicazione di questi ultimi mediante l’utilizzo di Python.
