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Convegno: "L’Intelligenza artificiale e il futuro della ricerca"

Pubblicato il 24/02/2025
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Tempo di lettura: 2 mins

Accademia dei Lincei
via della Lungara 10, Roma
Martedì 25 febbraio 2025
Ore 10:00-16:30

Il Gruppo 2003 per la ricerca, insieme all’Accademia dei Lincei, organizza un convegno dedicato all’Intelligenza Artificiale e al suo impatto sulle
diverse aree del sapere scientifico. Esperti provenienti da diverse discipline condivideranno le loro esperienze sull’uso dell’IA nei rispettivi ambiti e sulle sue prospettive future.

L’IA sta già rivoluzionando il nostro modo di studiare il clima e le scienze biomediche, migliorare la produzione agricola, accelerare le scoperte scientifiche e ottimizzare i processi decisionali in molti ambiti. Tuttavia, emergono anche interrogativi cruciali: quali rischi comporta l’adozione dell’IA su larga scala? Quali implicazioni etiche e normative dobbiamo considerare? Quali soluzioni possono garantire un equilibrio tra innovazione e sicurezza? Nel corso delle sessioni, analizzeremo sia le opportunità sia le sfide legate all’IA, cercando di delineare strategie concrete per un utilizzo responsabile e sostenibile. L’obiettivo di questo incontro è promuovere un confronto aperto e costruttivo che possa tradursi in azioni concrete per il futuro dell’IA in campo scientifico.

Programma
10:00 Registrazione presenze

10:20-10:30
Saluti e introduzione [guarda su Youtube]
Giorgio Parisi (Accademia dei Lincei)
Rocco De Nicola presidente Gruppo 2003

10:30-12:30
L’impatto dell’intelligenza artificiale sulla ricerca
Presentano: Nicolò Cesa Bianchi (Università degli studi, Milano, Accademia dei Lincei), Marco Conti (CNR), Giancarlo Fortino (Università della Calabria)

  • IA e Hard Science, Michele Parrinello (Istituto Italiano di Tecnologia, Genova) [guarda su Youtube]
  • IA e Meteorologia, Umberto Modigliani (Centro di Calcolo ECMWF Bologna) [guarda su Youtube]
  • IA e Life Science, Cristina Messa (Fondazione Don Gnocchi, Università degli Studi Milano-Bicocca) [guarda su Youtube]

14:00-15:30
Discussione [guarda su Youtube]
Modera: Marco Gori (Università degli Studi di Siena)
Panelist: Maria Chiara Carrozza (presidente CNR); Roberto Navigli (La Sapienza Università di Roma); Ginevra Cerrina Feroni (Università degli Studi di Firenze); Enrico Pedemonte, giornalista e saggista; Andrea Rosati (European Federation of Animal Science)

15:30-16:15
Passato, presente e futuro dell’IA
Tomaso Poggio (MIT, Boston) [guarda su Youtube]

16:15-16:30
Conclusioni [guarda su Youtube]

 

 


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di Chiara Sabelli
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edifici crollati nella provincia turca di Hatay

I sistemi di allerta sismica precoce puntano ad avvertire con secondi o decine di secondi di anticipo che è in arrivo un terremoto pericoloso. Si basano sul fatto che quando la crosta terrestre si frattura, si generano due tipi di onde. Le prime, longitudinali, solitamente non causano danni e viaggiano più velocemente delle seconde, trasversali che invece possono causare danni anche significativi agli edifici e quindi alle persone. I sistemi di allerta precoce processano il segnale delle prime onde e prevedono se e dove, nell’area circostante l’epicentro, è probabile che le seconde siano distruttive. Un gruppo di sismologi dell’Università di Napoli Federico II ha messo alla prova un approccio innovativo all’allerta precoce sfruttando i dati relativi alla prima delle due scosse che hanno colpito la regione tra Turchia e Siria a febbraio del 2023. Quella sequenza sismica ha causato quasi sessantamila morti, lasciando un milione e mezzo di persone senza casa. Nell’immagine: edifici crollati nella provincia turca di Hatay il 7 febbraio 2023. Credit: Hilmi Hacaloğlu/Voice of America.

Un gruppo di sismologi dell’Università di Napoli Federico II ha messo a punto un sistema per l’allerta sismica precoce e lo ha testato retrospettivamente sulla prima delle due scosse che hanno colpito la regione al confine tra Turchia e Siria il 6 febbraio del 2023. Considerando una soglia di intensità sismica (l’effetto del terremoto su persone e cose) moderata, il sistema si è dimostrato in grado di prevedere la zona da allertare con un anticipo che varia da 10 a 60 secondi allontanandosi dall’epicentro da 20 a 300 chilometri, con una percentuale molto contenuta di falsi allarmi.