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Machine Learning

Machine Learing for good: 3 esempi di Machine Learning per il sociale

Machine Learning for Good


Il Machine Learning comprende una serie di tecniche e metodologie di apprendimento automatico che consentono di estrarre conoscenza e fare previsioni, a partire dalle serie storiche di dati.

In azienda, questa innovazione sta trasformando tutti i processi produttivi e di business, offrendo l’opportunità di analizzare grandi quantità di dati in pochi secondi.

Ma il Machine Learning non sta trasformando solo il business. Anche senza accorgercene, ci aiuta a risolvere molti compiti nella nostra vita quotidiana: seleziona e organizza i risultati sui motori di ricerca, previene i furti di dati e la clonazione delle carte di credito, intercetta email sospette e applica filtri anti-spam, è alla base del riconoscimento di testi, immagini e voce delle nostre app.

Machine learning nel sociale


Inoltre, grazie alla sua grande potenza elaborativa, il machine learning sta apportando cambiamenti radicali in molti campi quali la medicina, i servizi alle persone, la finanza, la politica, l’agricoltura, l’energia rinnovabile, le smart cars, ...

Ma c’è un’ulteriore opportunità: il machine learning offre una nuova lente attraverso cui osservare la realtà e trovare soluzioni per le grandi sfide del mondo contemporaneo. Il sociale è un ambito in cui prendere deci

3 esempi di Machine Learning per il sociale


Ecco tre soluzioni innovative nel campo sociale fornite dal Machine Learning:

Machine Learning e integrazione

In un articolo pubblicato su Science Today, un team di ricercatori ha sviluppato un algoritmo per garantire una migliore integrazione dei rifugiati.

L’obiettivo è individuare il luogo con le migliori prospettive occupazionali in cui distribuire i richiedenti asilo, tenendo conto della loro età, lingua e paese d’origine.

Lo studio ha dimostrato che questa soluzione aumenta fino al 70% il successo per una buona integrazione.


Machine Learning contro fame e sprechi di cibo

Le Nazioni Unite hanno definito la fame in Africa come l’emergenza più grave dopo la Seconda Guerra Mondiale: nell’Africa sub-sahariana, 1 persona su 4 è malnutrita.

Nutrition Early Warning System ha una soluzione per arginare questa emergenza, un sistema basato su big data e Machine Learning che prevede i periodi di siccità, la perdita dei raccolti e il conseguente aumento dei prezzi alimentari.

Nel nostro contesto, il Machine Learning può aiutare nel ridurre gli sprechi alimentari, migliorando l’accuratezza dei sistemi di controllo qualità, individuando le malattie che minacciano i raccolti e ottimizzando l’uso dei pesticidi.

Machine Learning e anziani

Entro il 2030 il numero di anziani sarà superiore a quello dei bambini da 0 a 9 anni. Il problema tocca particolarmente l’Italia, tra i paesi più vecchi al mondo con 169 anziani ogni 100 giovani.

Queste persone necessitano un aiuto costante e lo sviluppo del Machine Learning, insieme alla diffusione dei device IoT, potrebbe rendere gli anziani più indipendenti e ridurre i loro disagi, anche in luoghi familiari come la propria casa.

Alcuni studiosi hanno ideato un algoritmo per rilevare i movimenti, le posture e la posizione degli anziani. Qualora movimenti insoliti fossero rilevati, il sistema lancerà l’allarme in maniera tempestiva.

Machine Learning nella quotidianità e nel sociale


Grazie alla sua grande potenza elaborativa, il Machine Learning sta apportando cambiamenti radicali in molti campi:

Inoltre, come abbiamo visto precedentemente, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico sono strumenti efficaci con cui osservare la realtà e trovare soluzioni per le grandi sfide del mondo contemporaneo.

Il sociale è un ambito in cui prendere decisioni giuste in maniera veloce può essere determinante: in questo, il Machine Learning può sicuramente aiutarci. Pensiamo a situazioni complesse come la gestione dei campi profughi, il monitoraggio dei flussi migratori, la riduzione della disoccupazione, della povertà e della fame.

Queste tecnologie che consentono ai computer di apprendere e di analizzare rapidamente enormi quantità di dati stanno offrendo nuove soluzioni per risolvere i vecchi problemi del mondo.

Ovviamente l’opportunità non sta solo nell’aumento della capacità di analisi, ma nell’usarlo con giusto approccio: avvicinandosi ai linguaggi delle scienze umane come filosofia, sociologia e antropologia, il Machine Learning potrà creare paradigmi human oriented per il bene sociale e migliorare esponenzialmente la qualità delle nostre vite.

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