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Big Data e intelligenza artificiale: come analizziamo l’incertezza in tempo reale
Viviamo in un contesto in cui la quantità di informazioni disponibili cresce a una velocità senza precedenti. Quotazioni finanziarie, dati meteorologici, transazioni elettroniche, comportamenti degli utenti, sensori industriali e flussi provenienti dai social network generano continuamente enormi volumi di dati. Il vero problema non è più raccogliere informazioni, ma riuscire a interpretarle abbastanza rapidamente da trasformarle in indicazioni utili.
È proprio in questo scenario che Big Data e intelligenza artificiale stanno assumendo un ruolo centrale. La possibilità di analizzare milioni di segnali quasi istantaneamente permette di individuare correlazioni, anomalie e cambiamenti che sarebbero difficili da riconoscere attraverso una valutazione esclusivamente umana. L'obiettivo non consiste nell'eliminare l'incertezza, cosa praticamente impossibile, ma nel comprenderla e misurarla in modo più efficace.
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Il termine Big Data viene spesso associato soprattutto alle dimensioni degli archivi informatici. La quantità rappresenta però soltanto una parte del fenomeno. Un elemento altrettanto rilevante è la velocità con cui le informazioni vengono prodotte e devono essere analizzate.
In diversi settori, un dato può perdere gran parte del proprio valore se viene elaborato con troppo ritardo.
Un sistema moderno di analisi deve quindi essere capace di acquisire flussi informativi eterogenei, confrontarli con dati storici e riconoscere rapidamente eventuali deviazioni rispetto ai comportamenti abituali. Le informazioni possono provenire da database aziendali, dispositivi connessi, mercati finanziari, piattaforme digitali, immagini satellitari oppure servizi meteorologici.
La capacità di integrare queste fonti permette di ottenere una rappresentazione più completa della realtà. Il vantaggio dei sistemi di analisi in tempo reale consiste proprio nella possibilità di aggiornare continuamente questa rappresentazione, adattandola alle nuove informazioni disponibili.
L'intelligenza artificiale permette di elaborare quantità di dati che sarebbero ingestibili attraverso procedure manuali. Gli algoritmi di machine learning possono essere addestrati utilizzando serie storiche molto estese, imparando a riconoscere relazioni statistiche e comportamenti ricorrenti.
Un sistema può, ad esempio, identificare variazioni insolite nei consumi energetici di uno stabilimento, rilevare operazioni finanziarie potenzialmente anomale oppure stimare come potrebbe evolvere la domanda di un determinato prodotto.
In tutti questi casi viene effettuato un confronto tra ciò che sta accadendo e ciò che i modelli considerano un comportamento normale.