Un’IA al servizio della scienza, capace di aggregare dati da più fonti

Integrare per la prima volta con l’Intelligenza Artificiale dati scientifici provenienti da più fonti , come letteratura scientifica , immagini al microscopio e dati sperimentali : è il progetto del Laboratorio europeo di biologia molecolare (Embl) di Monterotondo (Roma) guidato dal ricercatore italiano Fabio Petroni, che aveva partecipato per Meta allo sviluppo di un innovativo approccio per l’IA del futuro capace di accelerare la ricerca.

“Già da anni l’IA viene usata nell’ambito biomedico e ha trovato applicazioni incredibili ma l’IA potrebbe avere un impatto molto più ampio , ci sono molte possibilità ancora inesplorate ”, ha detto all’ANSA Petroni, originario di Monterotondo e che dopo circa 10 anni all’estero, in particolare nel gruppo di ricerca IA di Meta, è tornato in Italia, proprio a Monterotondo per guidare un ambizioso progetto di Embl.

Un esempio nell’impatto dell’IA è stato il recente AlphaFold , l’innovativa piattaforma che ha aperto possibilità incredibili nello studio delle proteine, che ha valso il premio Nobel per la Chimica ai suoi ideatori. Ma la spinta innovativa dell’ IA potrebbe non essersi ancora fermata: “possiamo fare un altro grande salto e sviluppare IA più generali, capaci di collaborare in modo più ampio con i ricercatori”, ha aggiunto Petroni.

Oggi i ricercatori hanno infatti accesso a quantità di dati enormi, tanto da non essere gestibili da un essere umano, e allo stesso tempo i dati sono troppo diversi per essere analizzati e messi in connessione tra loro da una macchina. Si tratta di documenti di ogni tipo come le pubblicazioni scientifiche, fino ai dati sperimentali, e questa complessità richiede una nuove tecniche di analisi, un nuovo paradigma dell'IA ispirato ai cosiddetti modelli Rag , acronimo di Retrieval-Augmented Generation e sviluppati per la prima volta proprio dal gruppo di ricerca Meta, del quale Petroni faceva parte.

“Vogliamo sviluppare nuovi sistemi di IA capaci di liberare il tempo dei ricercatori, in modo che gli umani non debbano dover navigare tra centinaia di articoli alla ricerca di studi in cui è stato usato un particolare metodo”, ha rilevato. “Puntiamo a creare una IA – ha concluso Petroni – che in automatico sappia aggregare informazioni da varie fonti e accelerare la ricerca”.