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L’evoluzione dell'Intelligenza Artificiale e del Machine Learning sta facendo registrare progressi significativi, pronti a trasformare il settore con innovazioni rivoluzionarie.
AI/ML nel Cloud
Una componente fondamentale di questa evoluzione è l'integrazione di AI/ML in ambienti cloud. Questa combinazione sfrutta la potenza del cloud computing, consentendo l'addestramento e la distribuzione di ampi modelli di AI. Questa fusione non solo porta un nuovo livello di accessibilità alle tecnologie di Intelligenza Artificiale, ma le rende anche più vantaggiose economicamente, segnando l'alba di una nuova era nell'AI e nel cloud computing.
La crescita dei Large Language Models
Inoltre, i Large Language Models (LLM) stanno diventando la spina dorsale dei cloud lake house. La loro integrazione nelle piattaforme di Data & Analytics sta ridefinendo la portata dell'elaborazione e della comprensione del linguaggio naturale. Ciò consente di estrarre preziose informazioni da vasti data lake, prima irraggiungibili. I progressi dell'apprendimento automatico democratizzano ulteriormente l'AI, rendendola accessibile alle organizzazioni senza la necessità di una profonda competenza tecnica.
Use Case reale: LLM per migliorare il processo di selezione dei pazienti nelle sperimentazioni cliniche
L'abbinamento dei pazienti agli studi clinici è essenziale per valutare i trattamenti, ma il processo rimane ad oggi ancora inefficiente. La rapida proliferazione di studi ha reso complessa e lunga la ricerca della sperimentazione giusta per ogni paziente. Questo panorama è ora pronto per essere trasformato dall'Intelligenza Artificiale.
I LLM hanno la capacità di elaborare il linguaggio naturale per decodificare la variegata terminologia contenuta nei documenti elettronici e nei criteri di sperimentazione. Estraendo e allineando il significato di questi sistemi disgiunti, l'AI può automatizzare l'abbinamento paziente-sperimentazione con una maggiore precisione. I pazienti ottengono un accesso più rapido alle sperimentazioni ottimali, mentre i ricercatori beneficiano di un reclutamento più rapido e con campioni più rappresentativi.
L'automazione consentita dai Large Language Model permette inoltre di scalare la corrispondenza con l'universo in espansione delle sperimentazioni. Con l'aumento dell'adozione dell'AI, i pazienti di tutto il mondo riceveranno un accesso più personalizzato e tempestivo agli interventi potenzialmente salva vita in fase di studio. La semplificazione del matching si traduce in risposte più rapide a domande mediche urgenti e in una consegna più rapida di nuove terapie ai pazienti che ne hanno più bisogno.
Semantic Augmentation nelle Data & Analytics Platform
Un altro sviluppo significativo nel campo dell'Intelligenza Artificiale è l’implementazione di strumenti di Semantic Augmentation all’interno delle Data & Analytics Platform (DAP). Questa innovazione consente alle organizzazioni di migliorare la comprensione e l'interpretazione dei dati attraverso un'AI consapevole del contesto, valorizzando i dati con un nuovo livello di intelligenza e aumentandone la rilevanza e il valore per i decisori.
Multiagent Generative Systems: un nuovo orizzonte nell’AI Cooperation
Infine, lo sviluppo dei Multiagent Generative Systems (MAGS) segna una pietra miliare nella cooperazione in materia di AI. Questi sistemi permettono a più strumenti di AI di collaborare per generare soluzioni complesse, aprendo la strada a nuovi metodi di risoluzione dei problemi e all'innovazione. I MAGS sono scalabili e possono essere adattati a diversi ambiti, essendo in grado di gestire compiti che vanno da semplici problemi di progettazione a simulazioni complesse, come la modellazione dei cambiamenti ambientali o delle dinamiche di mercato.
Uno sguardo sul futuro
I sistemi di AI sono destinati a essere essenziali per guidare l'efficienza, promuovere l'innovazione e migliorare il processo decisionale informato in vari settori. Il loro impatto si sta affermando sempre più come forza di trasformazione all'interno dell'ecosistema Data & Analytics.
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