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Studio Benzi e il Centro Ricerche Semeion

Il Centro Ricerche Semeion è un Ente Scientifico senza scopo di lucro, fondato nel 1985, con personalità giuridica riconosciuta nel 1991 dal Ministero dell’Università e della Ricerca (MIUR). Dal 2005 è diventato Istituto Scientifico Speciale del MIUR.

L’attività istituzionale del Semeion è suddivisa in tre ambiti:

  • ricerca di base e sperimentale nel campo dell’intelligenza artificiale, volta a scoprire e sperimentare nuovi modelli matematici e algoritmi con particolare riferimento ai Sistemi Artificiali Adattivi;
  • ricerca applicata effettuata attraverso la realizzazione di progetti in biomedicina, sicurezza sociale, imaging, economia e finanza;
  • formazione di ricercatori, attraverso corsi, seminari e stage, nel campo dell’intelligenza artificiale con particolare attenzione ai nuovi modelli di Reti Neurali Artificiali e Algoritmi Evolutivi e alle procedure di applicazione per risolvere problemi complessi.

L’attività di ricerca sviluppata in ognuno di questi tre ambiti si materializza producendo una serie di oggetti concreti:

  • la ricerca di base e sperimentale si concretizza attraverso la realizzazione di scoperte che vengono diffuse nella comunità scientifica tramite la pubblicazione di articoli scientifici e libri, e che spesso pongono le basi per la registrazione di brevetti;
  • la ricerca applicata si concretizza tramite la realizzazione di progetti in diversi campi applicativi nei quali i Sistemi Artificiali Adattivi possono portare nuove conoscenze e realizzazione di know-how, i progetti più innovativi e competitivi diventano brevetti sfruttabili dal mondo dell’industria;
  • la formazione si realizza attraverso corsi, seminari e stage, che consentono a neolaureati in diverse discipline (informatica, ingegneria, fisica, matematica, medicina, statistica, ecc.) di acquisire nuove competenze nell’ambito del vasto campo dell’Intelligenza Artificiale.

L’intelligenza artificiale per migliorare l’angiografia coronarica

L’intelligenza artificiale in medicina è sempre più diffusa. E in un progetto tra Semeion e Monzino, le reti neurali artificiali basate su algoritmi originali e brevettati da Semeion, sono state in grado di misurare lo spessore della parete arteriosa. L’Active Connexion Matrix è un sistema intelligente capace di far emergere le strutture morfologiche nascoste, dalle immagini prodotte con tecniche diagnostiche convenzionali. Il progetto è oggi un brevetto, che si propone di migliorare l’angiografia coronarica.

 

L’intelligenza artificiale per rilevare fibrillazione atriale e melanoma

La fibrillazione atriale è l’aritmia cardiaca più comune nella pratica clinica. Attualmente in Europa e negli Stati Uniti ne soffre circa il 2% della popolazione. Semeion ha sviluppato una nuova metodologia per la diagnosi assistita di fibrillazione atriale, basata su sistemi artificiali adattivi. Il sistema ha dimostrato di essere in grado di affrontare efficacemente i casi reali di fibrillazione atriale, raggiungendo quasi il 97% della precisione globale. L’esame visivo del melanoma cutaneo è reso più accurato invece grazie all’uso del dermatoscopio a epiluminescenza, una speciale tecnica di ingrandimento e illuminazione della pelle. Il neo viene fotografato e quindi l’immagine che ne deriva viene visionata da una rete neurale che fornisce la diagnosi individuando se il neo è maligno. In questo modo è possibile avere un primo screening veloce che precede la biopsia, in cui un campione di tessuto verrà poi prelevato e analizzato al microscopio.

 

Ma anche:

L’intelligenza artificiale per prevedere gli attacchi terroristici

È possibile prevedere gli attacchi terroristici? Avendo a disposizione dati pubblici (Global Terrorism Database, Start Project, University of Maryland) sugli attacchi terroristici avvenuti in Europa nel 2014 e nel 2016, i ricercatori del Semeion si sono posti la domanda: con i dati del 2014 è possibile prevedere i luoghi più probabili nei quali sarebbero avvenuti gli attacchi nel 2016? Esiste un sistema, ideato e sviluppato dal Semeion, denominato Topological Weighted Centroid (TWC) che è stato in grado di fare tale previsione con una precisione dell’87%. I dati registravano solo latitudine e longitudine del luogo dell’evento. L’algoritmo utilizzato è stato pubblicato sulle maggiori riviste scientifiche dal 2008. È stato applicato per spiegare l’origine delle epidemie (la listeria in Brasile nel 2010, l’escherichia coli in Germania nel 2011, l’epidemia dei meloni negli USA nel 2011), e in altre applicazioni sulla sicurezza per la prevenzione degli eventi criminali.