La Matematica per l'Intelligenza Artificiale e il Machine Learning

Da tempo il gruppo dell'Unione Matematica Italiana che si occupa di Matematica per AI e ML - di cui è responsabile la professoressa Sandra Pieraccini del Dipartimento di Scienze Matematiche-DISMA - sta promuovendo una riflessione scientifica rigorosa sullo sviluppo dell'Intelligenza Artificiale. L'intento è quello di mettere in evidenza come la qualità, l'affidabilità e la sostenibilità di tali tecnologie digitali dipendano anche dalla solidità delle loro basi matematiche.

Per stimolare il dibattito su queste tematiche si è tenuto dal 21 al 23 gennaio scorsi, presso il Dipartimento di Matematica "Guido Castelnuovo" dell'Università La Sapienza di Roma, il workshop "Mathematics for Artificial Intelligence and Machine Learning".

Si tratta di un incontro a cadenza annuale la cui prima edizione è stata organizzata nel 2022 dal DISMA proprio al Politecnico con l'intento di tenere alto l'interesse e stimolare un'analisi pianificata delle competenze che le varie branche della matematica stanno sviluppando per spiegare e quantificare i successi delle moderne tecniche di IA, in accordo alla volontà di gran parte della comunità scientifica di comprendere a fondo tale nuova disciplina.

Ridurre l'impatto ambientale dell'Intelligenza Artificiale è una delle sfide più urgenti legate
allo sviluppo e all'uso su larga scala dei sistemi di apprendimento automatico. L'addestramento dei modelli più avanzati richiede infatti un crescente sforzo computazionale, con conseguenze rilevanti in termini di consumo di energia ed emissioni di CO₂. Migliorare i processi di addestramento non significa soltanto aumentare l'efficienza o le prestazioni degli algoritmi, ma anche ridurre l'effort computazionale complessivo, contribuendo a rendere l'IA più sostenibile. In questo contesto, la matematica svolge un ruolo cruciale.

Un altro aspetto cardine del workshop è stata l'attenzione alle applicazioni dell'IA a modelli matematici per problemi biomedicali ad ampio raggio, dal supporto alla diagnosi, all'analisi delle malattie neurodegenerative come Alzheimer e Parkinson, allo sviluppo di nuovi farmaci personalizzati, resi fruibili grazie all'analisi genomica individuale che queste nuove tecniche finalmente permettono di gestire.

La professoressa Pieraccini ha sottolineato: "Da sempre la matematica è fulcro dello sviluppo tecnologico; anche in questo ambito ha dato e continuerà a dare contributi fondamentali, ed è per questo che le occasioni di confronto come questo evento sono importanti. Il nostro dipartimento si propone quindi come punto di riferimento per queste aree di ricerca".