Deep learning, cos’è?

di Francesco Pungitore*

Ci chiediamo spesso come un computer possa riconoscere un viso, in una fotografia, o distinguere un cane da un gatto, in un'immagine. Questi fenomeni che oggi ci sembrano normali erano inimmaginabili solo poche decadi fa. Il merito di questo progresso è da attribuire a una tecnologia che sta ridefinendo i confini dell'intelligenza artificiale: il deep learning.

Il deep learning

Il deep learning, letteralmente tradotto come “apprendimento profondo”, è una sottocategoria del machine learning che si basa sul cosiddetto apprendimento multi-livello. Questi modelli imitano il processo di apprendimento umano, il modo in cui il nostro cervello raccoglie informazioni, le elabora e le astrae sempre di più. Lo scopo fondamentale di tali algoritmi è comprendere il funzionamento del cervello umano, la sua capacità di interpretare immagini e linguaggio.

Evoluzione del deep learning

La tecnologia del deep learning ha compiuto progressi incredibili in tempi relativamente brevi. Questo successo è dovuto a significativi sviluppi nel campo dell'hardware, in particolare l'introduzione delle GPUs, che hanno reso i processi di elaborazione dati molto più efficienti. Nonostante i progressi, rimangono delle sfide, come la necessità di addestrare il sistema su enormi quantità di dati.

Applicazioni del deep learning

Le potenzialità del deep learning vanno oltre la mera classificazione delle immagini. Nell'industria, ad esempio, può essere utilizzato per effettuare controlli di qualità su larga scala, analizzando velocemente i difetti o gli standard non rispettati. Questa tecnologia offre la possibilità di automatizzare processi altrimenti onerosi, consentendo di risparmiare tempo e risorse.

L'uso del deep learning non si limita a settori come l'industria o il riconoscimento di immagini, ma si estende anche all'ambito sanitario, dove sta dando vita a una vera e propria rivoluzione. In medicina, il deep learning può essere utilizzato per automatizzare processi che richiederebbero ore di lavoro, migliorando così l'efficienza e la precisione delle diagnosi e dei trattamenti.

Un'area dove l'apprendimento profondo ha dimostrato di essere particolarmente efficace è quella dell'imaging medico. Gli algoritmi di deep learning possono essere addestrati per riconoscere pattern in immagini mediche, come quelle ottenute attraverso la risonanza magnetica o la tomografia computerizzata. Questi pattern possono poi essere utilizzati per identificare malattie o anomalie con un livello di precisione che spesso supera quello degli esperti umani. Ad esempio, studi recenti hanno dimostrato l'efficacia del deep learning nel rilevamento di tumori in immagini radiologiche, facilitando la diagnosi precoce e aumentando così le possibilità di successo del trattamento.

Inoltre, il deep learning può essere utilizzato per analizzare e interpretare dati clinici e genetici complessi, contribuendo a creare trattamenti personalizzati per i pazienti. Ad esempio, gli algoritmi di apprendimento profondo possono analizzare le varianti genetiche di un individuo per prevedere la sua risposta a specifici farmaci o per identificare marcatori di malattie genetiche. Questo approccio, noto come medicina di precisione, sta diventando sempre più importante per il trattamento di malattie complesse come il cancro.

Infine, gli algoritmi di deep learning possono anche assistere i medici nella pianificazione dei trattamenti. Ad esempio, nel campo della radioterapia, possono essere utilizzati per creare piani di trattamento ottimizzati che massimizzino l'efficacia del trattamento riducendo al contempo gli effetti collaterali.

In conclusione, le applicazioni del deep learning in medicina sono molteplici e promettenti. Che si tratti di migliorare la diagnosi, personalizzare i trattamenti o ottimizzare la pianificazione, questa tecnologia ha il potenziale di rendere la cura medica più precisa, efficiente e personalizzata. Tuttavia, è importante ricordare che il deep learning non sostituirà i medici, ma piuttosto li aiuterà a fornire cure migliori e più efficaci.

Il futuro dell'intelligenza artificiale e del deep learning

L'intelligenza artificiale e il deep learning stanno guadagnando sempre più attenzione da parte di startup, giganti dell'industria tecnologica e scienziati. Siamo alle soglie di un'evoluzione storica, in cui l'automazione intelligente potrebbe svolgere un ruolo fondamentale nel migliorare la qualità della vita e dell'interazione umana con il mondo circostante.

Questi campi di ricerca e sviluppo estremamente promettenti che hanno il potenziale di rivoluzionare molti aspetti della nostra vita quotidiana. Nonostante le sfide che ci attendono, il progresso in questi ambiti è inevitabile e sarà affascinante vedere come questa evoluzione cambierà il rapporto uomo-macchina nell'immediato futuro.

*giornalista professionista, docente di Filosofia, Storia, Scienze Umane e Tecniche della Comunicazione con Perfezionamento post-laurea in Tecnologia per l’Insegnamento e Master in Comunicazione Digitale