Big Data, il nuovo petrolio dell’economia

La quarta rivoluzione industriale rappresenta la fusione dei mondi fisici, digitali e biologici. Aree come la robotica, l’intelligenza artificiale e l’Internet delle cose hanno raggiunto progressi travolgenti, ma al centro di questa trasformazione c’è la più ricca delle potenze, quella rappresentata dalle persone collegate tra loro mediante dispositivi che generano grandi quantità di dati, i Big Data.

Nel 2015, gli utenti di Facebook hanno inviato in media più di 31 milioni di messaggi e hanno visualizzato circa 3 milioni di video al minuto. Le informazioni digitali si raddoppiano velocemente, ogni anno il loro volume cresce a livelli esorbitanti. Entro cinque anni nel mondo ci saranno oltre 50 miliardi di dispositivi connessi, tutti sviluppati per raccogliere, analizzare e condividere dati.

Rispetto a un secolo fa infatti oggi sono i giganti che trattano i dati ad avere una posizione egemone nel sistema di mercato, a gestire il nuovo “petrolio” dell’economia, la risorsa più preziosa al mondo, in grado di stravolgere l’ordine della ricchezza mondiale.

Apple, Alphabet (casa madre di Google), Microsoft, Facebook e Amazon sono infatti le aziende ad avere oggi il maggior valore sui mercati. Tutte e cinque fondano la loro ricchezza sui dati raccolti dagli utenti che utilizzano i loro prodotti, nuovo capitale più importante e redditizio del bene o del servizio stesso che producono. Il successo dei giganti giova anche i consumatori: molti avrebbero difficoltà a navigare senza il motore di ricerca di Google, tantissimi usufruiscono della consegna in un giorno di Amazon e si informano mediante il flusso di notizie su Facebook. Questi servizi potrebbero sembrare gratuiti ma in realtà gli utenti pagano consegnando loro preziosissimi dati, un controllo che  conferisce alle aziende un enorme potere.

Gli smartphone e Internet hanno reso i dati abbondanti e onnipresenti. Che tu stia andando a correre, guardando la TV o bloccato nel traffico, ogni tua attività lascia un segno che verrà memorizzato. Non solo. Dai treni della metropolitana alla macchina del caffè tutti i tipi di dispositivi stanno diventando fonti di dati. Il mondo sarà presto pieno di sensori collegati in modo che le persone lascino una traccia digitale, generando dati ovunque vadano e qualsiasi cosa facciano, anche se non sono collegati a Internet.

Attraverso i dati le grandi aziende conoscono cosa piace di più generando nuovi prodotti più mirati rispetto alla richiesta e alle necessità degli utenti. La personalizzazione dei servizi è una cosa positiva, gli utenti vi trovano risposte più vicine ai loro bisogni, ma oggi più che mai diventa necessario gestire la proprietà dei dati. Questi appartengono alla persona e non possono essere usati come merce da vendere o scambiare, tenendone il reale proprietario all’oscuro. Occorre riportare al centro le persone e il loro benessere. Innovazione si, ma sempre con il cittadino come beneficiario primario, il valore dei nostri dati infatti lo decidiamo noi mediante le nostre azioni.

Un esperimento sociale firmato Kaspersky Lab, società di cybersecurity, a Londra ha voluto richiamare l’attenzione su questo tema, con il Data Dollar Store, un negozio, apparso dal 6 e il 7 settembre 2017, dove si potevano comprare alcune opere dello street artist Ben Eine, soltanto con i propri dati personali. L’idea sembrerebbe una provocazione utopica, ma potrebbe anche essere una realtà non troppo lontana, visto il valore che tutti, banche e istituzioni oltre agli addetti ai lavori, cominciano giustamente a riconoscere ai Big Data.

Come far crescere l’intelligenza artificiale

Ciò che le aziende spesso chiamano Intelligenza Artificiale (AI) si riferisce a un concetto ancora ristretto o debole che allude ad esempio al riconoscimento vocale, alle auto a guida autonoma, alla visione artificiale, all’elaborazione del linguaggio naturale e a qualsiasi altra attività che faccia leva sull’apprendimento automatico.

Tuttavia, solo quando l’Intelligenza Artificiale soddisferà tutti i suoi bisogni potrà muoversi da un ambito  ristretto ad uno molto più generale, in cui ogni fase del processo comporterà una nuova serie di esigenze. Il vero presupposto di queste esigenze inizia con la raccolta di dati di alta qualità, elementi costitutivi fondamentali per l’AI.

Il primo passo è capire quali dati siano effettivamente necessari per raggiungere ciò che si desidera ottenere: quale sia l’affidabilità e la validità necessaria, quali siano gli strumenti di misurazione più opportuni per acquisire questi dati in modo accurato ed in tempo reale.

Gli esseri umani tendono a prendere “decisioni emotive” che, secondo l’economia comportamentale, a volte ci fanno sembrare un po’ irrazionali. Abbiamo pregiudizi che ci inducono a utilizzare i dati per provare le nostre idee, anche se abbiamo un’educazione scientifica, prendiamo regolarmente decisioni emotive, piuttosto che razionali. Oltre a ciò, il contesto in cui le percepiamo spesso cambia le cose stesse e infine le nostre decisioni sono fortemente influenzate dai nostri gruppi sociali.

Nel mondo di oggi, quasi ogni forma di Intelligenza Artificiale ha una dipendenza umana. Dopotutto, se l’apprendimento è la generalizzazione delle esperienze passate, combinate con i risultati di nuove azioni, è importante che i dati ci aiutino a essere migliori e più efficienti. Devono essere misurati, percepiti correttamente, evitando percezioni errate e con una pipeline ben costruita, con una fonte abbondante che ne fornisca il maggior numero possibile in tempo reale.

Una cosa importante da considerare è se i dati siano al sicuro. Max Tegmark, professore presso il Massachusetts Institute of Technology, ha affermato che “la sicurezza dell’IA è il tema più importante del nostro tempo”. Una volta ottenuti dati affidabili e accurati, è necessario quindi capire quale impatto abbiano e come possano essere utilizzati.

Una volta acquisiti in modo valido, i dati devono essere memorizzati in modo sicuro in un sistema altamente durevole, che può essere scalato in modo illimitato. Con una buona conoscenza dei dati, è possibile iniziare a pensare di sfruttare algoritmi più complessi.

Affinché l’Intelligenza Artificiale diventi più pervasiva, è necessario quindi soddisfare tutti i suoi bisogni per l’apprendimento in tempo reale, la comprensione del contesto con il ricorso alla memoria, la capacità di pianificare e ragionare, la metacognizione e così via.

Man mano che vengono resi disponibili dati ambientali e psicologici più validi, l’AI avrà più set sociali da collegare e da cui imparare. Poiché apprende ampiamente dalla nostra cognizione, è necessaria una maggiore comprensione scientifica nei campi della psicologia neurologica, comportamentale e sociale.

Al momento, al di là di ogni altra necessità, la maggior parte delle aziende che usano l’Intelligenza Artificiale sono infatti ancora al punto di partenza rispetto alle sue esigenze. Un potenziale enorme è ancora da valorizzare.

 

Come la tecnologia cambierà gli edifici del futuro

La tecnologia è sempre più il catalizzatore del cambiamento in tutte le aree e i campi economici e industriali. Il mercato immobiliare non fa eccezione.

L’intelligenza artificiale, l’Internet of Things e la robotica non sono solo responsabili dell’emergere di sempre più numerose città intelligenti, di processi automatizzati e delle nuove opportunità commerciali, ma anche di una profonda metamorfosi delle regole alla base della produzione e del commercio.

L’innovazione tecnologica muterà in misura sempre maggiore il mercato del lavoro, influenzerà la nostra vita sociale e prolungherà le nostre aspettative di vita. Nel futuro infatti una consistente percentuale della popolazione sarà composta da anziani, che necessiteranno di luoghi adeguati alle proprie esigenze in cui vivere.

L’aumento della densità della popolazione richiederà inoltre la costruzione di micro proprietà sostenibili, flessibili ed efficienti dal punto di vista energetico, visto che l’attuale sviluppo e il tasso di impermeabilizzazione del suolo non saranno più tollerabili dal punto di vista ambientale.

Il settore immobiliare impatta per oltre il 20% delle emissioni di carbonio, da ridurre in modo significativo per evitare ulteriori destabilizzazioni del clima e per affrontare le sfide del futuro cambiamento demografico.

Le tecniche di stampa 3D, come la produzione di Continuous Liquid Interface, Rapid Liquid Printing e Carima-Continuous Additive 3D Printing Technology, potrebbero ad esempio consentire la stampa su richiesta di parti o di interi edifici nel prossimo futuro.

Gli elementi stampati saranno più flessibili e miglioreranno la stabilità strutturale, aumentando il ciclo di vita e diminuendo la manutenzione nell’ambiente costruito, riducendo al contempo l’input di risorse.

L’impatto della stampa 3D sulla sostenibilità verrà potenziato esponenzialmente non appena i bio-polimeri potranno essere utilizzati per progetti su larga scala. La biologia sintetica consentirà infatti la creazione di bioplastiche sostenibili, che potrebbero essere utilizzate per la costruzione e per la produzione.

Con l’aumento dello smart working, inoltre, potremmo assistere a una lieve diminuzione della domanda di spazi per uffici e all’aumento di spazi comuni. Grazie all’automazione e al lavoro a distanza, potremo infatti vedere la riqualificazione di immobili residenziali o di luoghi destinati alle attrazioni culturali, facendo così rivivere la città come un rinnovato centro di creatività e di scambio interpersonale.

Per questo le aziende sono già alla ricerca di spazi innovativi, flessibili e adattabili per aiutare a ispirare e facilitare gli incontri di lavoro in team. Open space condivisi, grandi spazi per riunioni, aree sociali abilitate a effettuare videoconferenze, smartboard e altre tecnologie di collaborazione virtuale. Sono solo alcuni dei prossimi must negli uffici del futuro.

La tecnologia sta inoltre abbattendo le barriere tra potenziali inquilini e proprietari di immobili. Gli sviluppi nel cloud computing e nei social si traducono infatti in informazioni di proprietà in tempo reale, che consentono a molte attività di leasing di svolgersi principalmente online.

Un rinnovamento profondo per ciò che riguarda quindi anche tutti gli strumenti digitali a disposizione degli agenti immobiliari. Innovazioni che puntano sia alla crescita che alla velocità di erogazione dei servizi, per comprendere appieno le esigenze del mercato e adeguare l’offerta e la competenza degli incaricati.

 

Come la tecnologia e l’intelligenza artificiale influenzeranno i tuoi viaggi

Le innovazioni digitali riguardano ogni aspetto della nostra vita senza risparmiare l’esperienza del viaggio in aereo. Questi cambiamenti comprendono miglioramenti rilevanti soprattutto per chi si sposta per motivi professionali, poiché consentono di ottimizzare i tempi e di aumentare il comfort sia in aeroporto che durante il viaggio. Ormai siamo abituati a spostarci in aria con molta facilità, sono passati gli anni in cui i viaggi erano lunghi, scomodi e volare era un lusso che si potevano permettere in pochi. La tecnologia, che ormai domina il settore, è entrata nella vita di tutti i giorni dei passeggeri, che richiedono sempre più servizi aggiornati e a misura delle proprie esigenze.

Riprogrammare i voli, spostare i passeggeri, prevenire guasti meccanici e prevedere le variazioni tariffarie sono solo alcune delle prestazioni che richiedono una complessa analisi di big data, un lavoro che gli esseri umani da soli gestirebbero con molta difficoltà.

Rispetto alle precedenti tecnologie, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico aumentano la capacità di risoluzione dei problemi in misura esponenziale e con una velocità senza precedenti. Ma quali sono queste nuove conquiste che migliorano la pratica del viaggio in aereo?

Grazie ad una tecnologia che analizza gli spostamenti d’aria a centinaia di chilometri di distanza, ad esempio nel futuro le turbolenze saranno pressoché inesistenti e utilizzando la stessa tecnologia presente negli elicotteri, saranno presto in grado di decollare verticalmente, consentendo di atterrare in luoghi difficilmente raggiungibili. Vi sono ancora tanti sviluppi tecnologici attualmente in corso: un nuovo brevetto per ali pieghevoli che consente agli aerei di compiere manovre più semplici negli aeroporti o ancora la tecnologia per il trasporto a velocità supersoniche, in grado di dimezzare i tempi di viaggio.

Poiché un aereo e un equipaggio sono tipicamente programmati per servire più destinazioni, quando il maltempo o altri eventi importanti provocano singoli ritardi o cancellazioni in un aeroporto, spesso causano complicazioni anche in altri terminal. L’apprendimento automatico può risolvere questo tipo di problemi analizzando ad esempio sia i dati in tempo reale che quelli archiviati per fornire le previsioni sulle rotte da evitare.

Per anni, le compagnie aeree hanno inoltre cercato di trovare la migliore proposta per le tariffe dei biglietti, fissando prezzi sufficientemente bassi da attrarre i consumatori e abbastanza alti da proteggere i margini di profitto. Un valore che può variare in base al giorno, alla stagione e al percorso in questione. Anche in questo caso, l’apprendimento automatico può fornire valide risposte per sviluppare prezzi dinamici, determinando le tariffe ottimali per ogni rotta, giorno e stagione. Gli algoritmi possono inoltre raggruppare i dati storici dei viaggiatori con profili simili e quindi fornire consigli di volo personalizzati oltre che ottimizzare le prestazioni delle apparecchiature con una manutenzione predittiva e una perfetta gestione delle forniture.

Tutto ciò è solo una piccola parte di ciò che l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico possono fare in questo campo. Ma nonostante tutti questi sviluppi a bordo è ancora impossibile prevedere esattamente come sarà il futuro dei viaggi. Con la ricerca continua degli algoritmi e il perfezionamento delle tecnologie, le interruzioni meteorologiche diventeranno sicuramente più gestibili, gli aerei rimarranno in cielo più a lungo e trascorreranno meno tempo in riparazione, i prezzi soddisferanno sia le esigenze delle compagnie che dei consumatori e i clienti avranno una migliore risposta alle proprie richieste: un’industria più sana e robusta quindi che consenta a tutti di raggiungere nuovi importanti traguardi.

Fare impresa in modo intelligente

Per restare competitive le aziende devono necessariamente analizzare i trend di mercato, capire le preferenze dei clienti e usare i dati per essere più efficienti e innovative. Uno studio sulle imprese italiane ha voluto in particolare comprendere il grado di maturità tecnologica raggiunto in un’ottica di trasformazione digitale dei processi aziendali. La ricerca, commissionata da SAP Italia a IDC, ha coinvolto 224 aziende italiane, con dimensioni che vanno da 50 a 5000 addetti, per conoscere il livello raggiunto in tema di tecnologie intelligenti.

Un risultato fondamentale, da cui si determina il valore di un’azienda sul mercato, è la fusione tra il mondo operazionale dei dati oggettivi e il mondo esperienziale della percezione dei clienti. Rispetto al passato, oggi diventa infatti importante la capacità di utilizzare al meglio i dati, per comprendere le esigenze dei propri clienti e gestire in modo nuovo le percezioni. Una trasformazione digitale che consiste essenzialmente nell’evoluzione dei canali di relazione, dei modelli di business, dei prodotti intelligenti e delle relazioni interne, con le priorità di ridurre i costi, migliorare la soddisfazione dei clienti e di riuscire a entrare in nuovi segmenti di mercato.

Come poter migliorare quindi i processi IT per innescare questa trasformazione? Sicuramente automatizzando e ottimizzando le tecniche, controllando i costi, sostenendo l’innovazione e passando i propri servizi verso il cloud. Oltre alla customer experience, il cloud può infatti garantire uno scatto competitivo importante in quanto abilita la mobilità e la flessibilità aziendale.

Lo scenario della propensione delle aziende italiane verso la trasformazione digitale alla fine è positivo, perché anche se il 22% afferma di non essere interessato e il 56% si dichiara incuriosito ma preoccupato, il 21% è già attivamente impegnato.

Gli scenari sono ancora tutti da scrivere. La strada è lunga, ma presto ogni macchina contribuirà all’evoluzione in un processo inarrestabile di miglioramento delle performance, dell’affidabilità e dell’accuratezza. Cambierà tutto, è solo questione di seguire i trend tecnologici ed il mercato che cambia. Una convergenza dei sistemi e di velocità d’innovazione che abbraccerà a breve anche segmenti che sino ad oggi non ne sono stati toccati.

Ciò che si prospetta è un nuovo scenario a disposizione dell’utenza, con il suo bagaglio di benefici e applicazioni. L’intelligenza artificiale sta infatti pervadendo l’intero sistema economico e quello produttivo. Una novità da assimilare e comprendere fino in fondo.

 

Federmeccanica per l’Industry 4.0… Ricomincia da 4!

“Ricomincio da…4” è un progetto di Federmeccanica e Federmanager, finanziato da Fondirigenti, che intende proporre contenuti e approfondimenti in tema di trasformazione digitale e formazione di competenze sui nuovi metodi di produzione 4.0 a imprenditori, dirigenti e a tutti coloro che operano nel settore industriale.

L’iniziativa è legata alla piattaforma web dedicata (https://ricomincioda4.fondirigenti.it/), tramite la quale gli utenti registrati possono In-Formarsi in modo personalizzato sui principali temi dell’Industry 4.0. Collegandosi alla piattaforma di “Ricomincio da…4” si accede ad un percorso strutturato in 6 moduli in-formativi, ognuno dei quali articolato su tre macro aree: “tecnologia”, “competenze e organizzazione del lavoro” e “strumenti finanziari”, che permettono a ciascun utente di approfondire i propri interessi, nel personale ambito di competenza, anche tramite una lettura trasversale.

Tutti i temi caratteristici della nuova rivoluzione industriale trovano spazio su “Ricomincio da…4”, dalle tecnologie 4.0 (Big Data, Cloud Computing, IoT, intelligenza artificiale, robotica, nanotecnologie, ecc) alle nuove forme di organizzazione e gestione del lavoro nelle PMI, agli strumenti finanziari utili per l’uso degli incentivi economici ad oggi disponibili.

Ciascun modulo propone una pluralità di strumenti informativi, tra cui video-testimonianze che presentano l’esperienza sul campo delle aziende più innovative e numerosi articoli ad alto contenuto informativo, grazie al supporto di esperti e figure di riferimento nell’ambito industriale e universitario.

Tra gli editor che collaborano alla piattaforma, con le proprie ricerche e i propri studi, figurano, solo per citarne alcuni: Pierpaolo Pontrandolfo, docente del Politecnico di Bari e coordinatore scientifico del progetto; Francesco Seghezzi, direttore generale della Fondazione ADAPT e Giambattista Gruosso, docente del Politecnico di Milano.

“Ricomincio da…4” è un progetto in continua evoluzione. Al temine infatti della pubblicazione dei 6 moduli in-formativi previsti, proseguirà la propria attività  con nuove iniziative che accompagneranno manager e imprenditori nell’esplorazione dell’Industria 4.0, in linea con la dinamicità caratteristica delle tecnologie di cui tratta.

 

Il Biological Manufacturing System, la chiave per la prossima rivoluzione industriale

Si parla sempre più spesso di intelligenza artificiale e robotica che, indipendentemente da ciò che si pensi a riguardo, saranno i grandi protagonisti della prossima rivoluzione industriale.

Oltre alla produzione, scalabile e completamente automatizzata, i robot possono aiutare nelle attività di servizio, dalle richieste dei clienti fino alle attività creative, come ad esempio nella progettazione, dove sono più veloci, operosi e precisi degli esseri umani.

Poiché il nostro futuro, come quello della comunicazione, è legato agli androidi, dobbiamo pensare a come costruirne esemplari sempre più autonomi ed “etici”.

Al Georgia Institute of Technology, i ricercatori hanno costruito Quixote, un sistema di intelligenza artificiale che insegna ai robot a distinguere il bene dal male, attraverso la lettura di storie e atteggiamenti gratificanti, programmandoli in modo che possano difendersi da potenziali molestie, invece che imparare da esse.

Grazie alle tecnologie alla base di Industry 4.0, come ad esempio lo sviluppo di sistemi autonomi, l’elevato grado di interconnessione e i materiali innovativi, il  cositddetto Biological Manufacturing System (BMS) mira a gestire i cambiamenti dei sistemi produttivi sulla base di idee biologiche come l’auto-crescita, l’auto-organizzazione, l’adattamento e l’evoluzione.

Il modello, basandosi sulle caratteristiche e sui modi degli organismi viventi, sviluppa infatti un comportamento adattivo, che consente agli automi di affrontare ogni sfida usando principi di apprendimento ed adattabilità. Una riconfigurazione dinamica dei sistemi di produzione dove le macchine agiscono quindi in modo spontaneo, permettendo ottimizzazione, riduzione dei tempi e dell’impatto ambientale, miglioramento della qualità e abbattimento dei costi.

Dinanzi a queste scoperte, diviene necessario porre le basi per una solida e condivisa Roboetica, un’etica della robotica, in grado di rispondere alle crescenti domande e di risolvere eventuali problemi in merito ad una corretta convivenza con gli esseri umani.

 

Intelligenza artificiale e apprendimento automatico, quali le differenze

C’è ancora molta confusione tra i concetti di apprendimento automatico e intelligenza artificiale. Molti si riferiscono infatti ancora all’AI e al Machine Learning come a concetti equivalenti e li utilizzano indifferentemente come nozioni parallele.

Ma l’apprendimento automatico è semplicemente un ramo dell’intelligenza artificiale, un sistema per ottenerla. Un modo in cui il software analizza i dati, ne riconosce le caratteristiche e “impara” dal loro esame.

Tom M. Mitchell, professore ed ex presidente del dipartimento di apprendimento automatico presso l’Università Carnegie Mellon, lo descrive come “lo studio degli algoritmi informatici che migliorano automaticamente attraverso l’esperienza”.

L’apprendimento automatico infatti si basa sull’analisi di grandi serie di dati, esaminati e confrontati per individuare modelli comuni. L’intelligenza artificiale invece riguarda tutte le macchine computazionali in grado di eseguire compiti caratteristici dell’intelligenza umana. Comprende una considerevole quantità di progressi tecnologici e l’apprendimento automatico è solo uno di questi.

Il termine “intelligenza artificiale” è stato concepito negli anni ‘50 da un gruppo di ricercatori tra cui Allen Newell e Herbert A. Simon. Da subito i ricercatori si mostrarono molto fiduciosi fino a quando negli anni ’70 iniziarono a incontrare serie difficoltà e gli investimenti subirono abbondanti riduzioni. Un periodo difficile, conosciuto come l’inverno dell’intelligenza artificiale, nonostante alcuni grandi successi come il sistema Deep Blue di IBM, un computer a parallelismo massivo in grado di calcolare 200 milioni di posizioni al secondo, che sconfisse in una memorabile sfida l’allora campione mondiale di scacchi.

L’apprendimento automatico ha raggiunto ultimamente notevoli traguardi in relazione all’intelligenza artificiale. Enormi quantità di dati raccolti da infinità di sensori presenti nell’Internet of Things, migliorano e continueranno sempre più a migliorare l’AI.

 

Intelligenza artificiale, un alleato o un ostacolo per la sicurezza informatica?

L’Intelligenza Artificiale (AI) è attualmente una delle tecnologie più rilevanti, in grado di portare benefici in tutti i settori della nostra società, dalla vita quotidiana alle attività lavorative. L’influenza e le innovazioni che apporta per le persone e per le imprese è infatti enorme. Ma se da un lato le tecnologie semplificano molte attività, dall’altro portano a misurarsi con un persistente divario digitale e con problematiche legate alla privacy e all’etica.

Infatti se lo sviluppo tecnologico consente di fare passi enormi in termini di cyber difesa, i cambiamenti tecnologici comportano anche grandi opportunità per gli hacker, che in questo modo possono diventare a loro volta più “intelligenti” e veloci. Occorre perciò comprendere se, quando si parla di sicurezza informatica, l’intelligenza artificiale è da considerarsi come un ostacolo oppure come un alleato. Anche un solo malware, basato sull’intelligenza artificiale, è in grado di portare attacchi su larga scala, con conseguenze enormi, che le aziende non possono sottovalutare.

Dato che è molto probabile assistere in futuro ad un aumento consistente di attacchi cyber, è importante che le aziende investano sempre più nella formazione dei propri dipendenti e nella tecnologia, per rilevare e mitigare le minacce che sfruttano l’intelligenza artificiale. In scenari ancora più preoccupanti, gli hacker saranno in grado di sfruttare l’intelligenza artificiale per nascondere la presenza di malware nella rete e organizzare tecniche diversificate di attacco per aggirare gli algoritmi di sicurezza.

La risposta per definire quale sia il miglior utilizzo dell’intelligenza artificiale all’interno delle aziende è sempre quella di adottare una strategia di prevenzione, individuazione e risposta efficace e personalizzata. Grazie all’AI, le aziende potranno infatti ridurre il rischio legato alle minacce e rendere il malware innocuo, supportando la difesa contro i vettori di attacco più comuni, come i download dannosi, i plug-in e gli allegati e-mail.

Le applicazioni, costantemente utilizzate nelle organizzazioni, sono i maggiori obiettivi ai quali gli hacker puntano con i loro attacchi basati sull’AI. Per questo motivo, i manager dovranno innanzitutto partire da qui per garantire una protezione continua alle infrastrutture IT, indipendentemente dalla tipologia delle tecnologie che entreranno nel mercato.

L’adozione dell’intelligenza artificiale e le efficienze operative dell’automazione appaiono ogni giorno più necessarie ed evidenti. Nonostante ciò, l’AI non può essere la sola soluzione ai problemi, i team di sicurezza dovranno quindi continuare a rappresentare la prima linea di difesa nella battaglia della cybersecurity.

Se alimentata da specifiche conoscenze e integrata ai servizi applicativi, l’intelligenza artificiale permetterà infatti di raccogliere informazioni sugli attacchi, rilevando le anomalie all’interno della rete da segnalare più rapidamente di quanto potrebbe mai fare qualsiasi essere umano.

 

L’industria del fashion nell’era di big data, intelligenza artificiale e machine learning

Il fashion Made in Italy, settore da 53 miliardi di fatturato, con oltre 46 mila aziende attive, oggi si trova a dover fare i conti con la rivoluzione digitale, che sconvolge ogni tipo di modello di business e di criterio di accesso al mercato. Un aspetto sempre più imprescindibile, sia per i grandi brand che per le piccole imprese e startup.

Sono molte le soluzioni innovative messe al servizio della vendita al dettaglio, ad esempio i big data impiegati nella gestione intelligente della dinamica dei prezzi, chatbot per consigli di stile come Mon Style oppure piattaforme di monitoraggio e gestione dei prezzi data driven come Edited.

Strumenti che aiutano a capire quali sono gli articoli preferiti, i canali più adeguati e il prezzo adatto mediante raccolte di dati, previsione della domanda, gestione ottimale degli stock e conoscenza della concorrenza.

Tutte le aziende ormai devono gestire al meglio i propri dati. Edited, fondata a Londra nel 2009, ne offre l’analisi in tempo reale, consentendo di guidare le vendite, individuare le lacune nel mercato e riempirle velocemente con il prodotto perfetto, calibrando i prezzi con il vero valore di mercato. Una grande modifica e rivoluzione strategica quindi del proprio processo di vendita al dettaglio.

Limitarsi ad analizzare i propri dati e informazioni non è più sufficiente. Per avere il polso del mercato è necessario invece esplorare interamente il web, come fanno Google e gli altri motori di ricerca. Il machine learning è un sistema necessario per analizzare i contenuti della rete in modo metodico e automatizzato, prendendo in considerazione i siti di riferimento in tutto il mondo. Non è una semplice raccolta di informazioni, ma il modo migliore di utilizzare e aggiornare i dati. Il sistema esamina ad esempio ogni giorno i capi simili tra loro, più di 40 milioni, li confronta e li contestualizza, suggerendo nuove strategie di prezzo ai retailer.

La virtual stylist Sophie, della startup australiana Mon Style, è invece un’assistente virtuale per lo shopping, che fonda le proprie ricerche sul machine learning e sull’intelligenza artificiale, creata per personalizzare l’esperienza di acquisto online. Grazie alle tecnologie più innovative di intelligenza artificiale associate alle conoscenze di esperti di moda, Sophie, compone infatti milioni di prodotti acquistabili in rete e, grazie al deep learning e alla visione artificiale o computer vision, fornisce consigli accurati in tempo reale. Dai negozi online di abbigliamento più popolari, il bot offre una selezione di capi adatti e personalizzati per i propri clienti. Un personal shopper fidato che conoscendone i gusti, aiuta gli acquirenti a creare il proprio look.

Non è un semplice trend, né si riduce a elementari soluzioni di connessione di ultima generazione, l’Industry 4.0 rappresenta un’idea di fabbrica rivoluzionaria, che sta guidando lo sviluppo industriale verso le rinnovate esigenze di mercato: servitizzazione, customizzazione e produzione su misura.

 

L’Intelligenza Artificiale al servizio della musica

L’Intelligenza Artificiale è destinata a migliorare in modo significativo la nostra società e fra i tanti ambiti il mondo della musica è uno dei campi ideali per l’applicazione delle sue tecniche. Nell’industria musicale infatti stanno nascendo sempre più applicazioni innovative in grado di automatizzare il processo creativo, da sempre associato unicamente alla natura e alla ideazione umana.

Ne è la prova la canzone “Break Free” nella quale la famosa artista Taryn Southern ha collaborato con Amper per il suo album d’esordio I AM AI. La youtuber ci ha messo la voce, mentre gli accordi, le armonie e le sequenze sono stati sviluppati grazie all’Intelligenza Artificiale. Amper infatti non è una persona, ma un sistema messo a punto da un team di ingegneri e professionisti della musica. Ma non è il primo esperimento in questo campo: nel 2016, infatti, una start-up londinese ha messo a punto AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist) un algoritmo di deep learning in grado di comporre brani di musica classica.

Un altro eccellente esempio viene da Google che, all’interno del progetto open source Magenta, ha realizzato A.I. Duet un software in grado di suonare il pianoforte, in duetto appunto, con l’utente. Sempre negli Stati Uniti è stato invece presentato Shimon, un robot con quattro braccia e otto bastoni capace di comporre e improvvisare musica, creato da Gil Weinberg, direttore del Georgia Tech’s Center for music technology, nel laboratorio del Georgia Institute of Technology di Atlanta.

Le possibilità sono davvero infinite e, grazie a queste entusiasmanti ricerche, il settore è in continua e rapida espansione. La Sony Computer Science ha realizzato Flow Machines un software in grado di rielaborare gli stili musicali che gli vengono dati come input. Grazie alla memorizzazione di circa 13.000 spartiti ed alla loro analisi, il programma ha infatti imparato, ascoltando diversi generi musicali, a produrre autonomamente una nuova linea melodica.

La generazione del suono e il songwriting non sono però le uniche applicazioni dell’intelligenza artificiale all’interno della sfera musicale. Oltre alla crescente importanza dell’IA negli sforzi creativi, uno degli obiettivi principali rimane infatti quello di migliorare l’esperienza del consumatore. Dalle iniziali tecnologie di Gracenote, precursore negli standard di riconoscimento musicale, che identificava e visualizzava le informazioni riguardo artista, album e titoli dei brani, sono stati fatti molti passi avanti. Per anni infatti la musica è stata classificata secondo questi criteri, oggi invece ne abbiamo molti di più a disposizione, come ad esempio le attuali indagini sulla creazione di playlist basate sugli stati d’animo. Esemplare in questo campo è la proposta di Spotify, che ogni lunedì rilascia una playlist chiamata Discover Weekly, una raccolta di canzoni che l’utente non ha mai sentito prima ma che, grazie ad un algoritmo che consulta gli ascolti effettuati, analizza i dati e studia le sue possibili preferenze.

Dai chat bot alle interfacce intelligenti per creare flussi di dati attraverso pubblicità mirate e servizi di preferenza delle canzoni altamente personalizzati, sono moltissimi gli aspetti che mostrano tutto il potenziale della collaborazione tra l’intelligenza artificiale e l’industria musicale.

L’unica perplessità riguarda l’ambito di competenza artistico, l’eterno interrogativo su cosa sia o meno arte. Difficile fare previsioni in quest’area d’intersezione tra arte e tecnologia, il dibattito è attuale e sempre aperto. Si dovrebbe considerare arte solo ciò che è partorito dall’intelletto umano? È possibile che i robot siano in grado di seguire le orme degli artisti per poi sostituirli? Una cosa è certa: lo sviluppo dell’intelligenza artificiale dovrebbe comunque essere sempre incentrato sul miglioramento delle capacità degli esseri umani e sulla loro liberazione da molte attività piuttosto che sulla loro sostituzione.

L’intelligenza artificiale per capire l’orientamento politico di un luogo

Google Street View è un servizio di Google Maps e Google Earth, introdotto il 25 maggio 2007, che fornisce viste panoramiche e permette agli utenti di vedere nel dettaglio varie città del mondo. Queste immagini sono realizzate da fotocamere montate sulle Google Car che riprendono tutto ciò che gli succede intorno a 360 gradi. Un’enorme quantità di foto quindi, nelle quali restano immortalate strade, case e moltissime automobili.

Alcuni ricercatori di intelligenza artificiale, analizzando il tipo di veicolo ripreso, sono stati in grado di fare previsioni sull’orientamento politico delle zone in cui le automobili si trovano all’interno del territorio degli USA. Il team, formato in gran parte da membri della Stanford University, ha conteggiato nello specifico i camion pickup e le berline presenti in una data città. Il risultato della ricerca dimostra che l’area urbana con un maggior numero di camioncini riscontra una probabilità dell’82% di votare repubblicano mentre nelle zone con più berline sussiste un 88% di possibilità di preferenza democratica.

I sistemi di intelligenza artificiale elaborano enormi quantità di dati per realizzare previsioni sulle informazioni analizzate, in questo caso oltre 50 milioni di immagini in 200 città. I ricercatori hanno utilizzato una tecnica di riconoscimento degli oggetti per individuare le auto nelle immagini e hanno quindi classificato i veicoli (22 milioni, che rappresentano l’8% di tutte le automobili degli Stati Uniti) per marca, modello e anno. Per identificarli hanno utilizzato uno strumento di intelligenza artificiale chiamato rete neurale artificiale, nello specifico una rete neurale convoluzionale (CNN o ConvNet dall’inglese convolutional neural network) nota per essere la migliore a gestire le immagini. Questo sistema ha impiegato solo due settimane per analizzare 50 milioni di immagini, mentre per un essere umano sarebbe stato necessario un periodo di tempo di circa 15 anni, secondo una ricerca pubblicata sulla rivista PNAS (Proceedings of the National Academy of Sciences).

Gli autori dello studio hanno anche dovuto capire come il tipo di veicolo fosse in correlazione con le inclinazioni politiche dell’area e altre informazioni demografiche. Per fare ciò hanno utilizzato l’analisi di regressione, uno strumento matematico e statistico più che valido con l’obiettivo di stimare l’eventuale relazione funzionale esistente tra la variabile dipendente e le variabili indipendenti.

In definitiva, ciò che hanno appreso è «sorprendentemente accurato» afferma Timnit Gebru, primo autore dello studio e ricercatore presso il Laboratorio di Intelligenza Artificiale di Stanford. Ad esempio, il sistema ha previsto che Casper, città degli Stati Uniti d’America, capoluogo della Contea di Natrona nello Stato del Wyoming, avesse una preferenza repubblicana. Questa conclusione è stata supportata dai risultati delle elezioni presidenziali del 2008, che il team ha utilizzato come indicatore del mondo reale.

Ovviamente questo metodo non è così preciso da poterlo sostituire completamente alla conduzione di un censimento, ma potrebbe comunque completarlo in maniera efficace. Inoltre, nei paesi poveri di risorse, un procedimento come questo potrebbe essere utile per raccogliere informazioni demografiche senza il costo di una rilevazione statistica completa.

Il quadro generale è chiaramente più vasto rispetto alle semplici immagini di automobili e alle previsioni di voto. Anche Gebru afferma che la strategia rappresenta un nuovo tipo di strumento che gli scienziati sociali potrebbero sfruttare utilizzando le tecniche di Intelligenza Artificiale su una grande quantità di altri dati presi da Google Street View. Un altro esempio? Il numero e la condizione degli alberi presenti nelle città in relazione alla salute pubblica, visto che molti studi hanno ormai appurato che la presenza di piante è positivamente correlata al benessere fisico e psichico dell’uomo.

L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER LA MANIFATTURA DEL FUTURO

Digital Innovation Hub Udine e Industry Platform 4 Fvg  organizzano lunedì 15 aprile, con inizio alle ore 15.00, in Confindustria Udine a Palazzo Torriani, il convegno dal titolo “L’intelligenza artificiale per la manifattura del futuro”

L’Intelligenza Artificiale sarà uno dei fattori alla base del cambiamento interno delle aziende. Questa tecnologia renderà le macchine e i robot capaci di interagire tra di loro e soprattutto di imparare dalle varie situazioni che si creano all’interno dei processi produttivi delle PMI. Un cambiamento che significherà più efficienza e minori costi per le imprese. Ma per governare la fabbrica del futuro ed affrontare le sfide della quarta rivoluzione industriale avremo necessità di risorse umane qualificate che ora scarseggiano. Di fronte ai fenomeni migratori dei giovani talenti dobbiamo evitarne la fuga ed essere attrattivi.

Il workshop presenterà i principali trend tecnologici nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale e darà voce alle imprese per confrontarsi sulla strategia per la manifattura del futuro.

Consulta il programma dell’evento.

Per maggiori informazioni: [email protected]

Per iscriversi online: www.ip4fvg.it/intelligenzaartificiale

 

Le “tendenze” della trasformazione digitale

Al giorno d’oggi la tecnologia influisce su tutti gli aspetti della produzione ed ha il potenziale per intervenire su ogni area operativa, dall’applicazione pratica ai modelli di business innovativi.

Nel gennaio di quest’anno, Jabil Circuit Inc., la società americana che opera nel settore della produzione di componenti elettronici, ha sponsorizzato un sondaggio per comprendere meglio le tendenze e le sfide che i marchi stanno affrontando lungo il percorso verso la trasformazione digitale.

Rispetto al 2016, anno in cui l’analisi è stata precedentemente svolta, l’ambito del panorama digitale risulta molto mutato. In questo scenario di cambiamenti frenetici, per rimanere pertinenti e garantire una crescita opportuna, i brand devono essere più flessibili e guidare l’innovazione alla velocità del digitale, anche per garantire una migliore esperienza al cliente.

Spesso assistiamo a sforzi di trasformazione digitale focalizzati su progetti ad hoc o verso un singolo ambito dell’impresa. Tuttavia, questi tentativi sconnessi non aiutano le aziende a padroneggiare gli strumenti della trasformazione digitale. Ecco perché un cambiamento a livello aziendale richiede il coinvolgimento di team interfunzionali.

Uno dei segni più affidabili dell’impegno strategico di un’azienda è il livello di attenzione da parte della leadership senior. L’85% degli intervistati infatti afferma che i dirigenti comprendono le criticità e sostengono gli sforzi di innovazione digitale dimostrando un netto aumento rispetto a due anni fa, quando era “solo” il 78% a riferirlo.

Secondo il sondaggio, mentre la trasformazione digitale ha il potenziale per guidare risultati importanti, le limitazioni dell’infrastruttura, come ad esempio capacità di rete inadeguate e applicazioni che non potrebbero integrarsi con i nuovi sistemi, hanno influito sulle attività di tre quarti, più del 75%, dei marchi.

Pertanto è confortante vedere che quasi la totalità delle aziende, il 99%, sta stabilendo priorità nelle iniziative di trasformazione digitale, investendo nelle proprie infrastrutture tecnologiche e nelle proposte di cloud, mobilità, big data e intelligenza artificiale.

Come per qualsiasi viaggio, gli investimenti devono però cominciare all’interno, per impostare i sistemi cardine in grado di sostenere il futuro digitale dell’azienda. Solo dopo sarà quindi possibile e auspicabile orientarli verso il cliente, in modo da fornire il supporto necessario e sviluppare nuovi flussi di entrate incrementali.

Dato il livello di investimenti che i brand stanno effettuando nella propria trasformazione digitale, non sorprende la previsione di un aumento di ritmo nel prossimo futuro. In tanti infatti hanno pronosticato un’accelerazione nei prossimi tre-cinque anni.

Il passaggio significativo dai progetti ad hoc alla digitalizzazione strutturata dimostra un importante passo lungo il percorso di trasformazione digitale, poiché tali iniziative aumentano nella rilevanza complessiva dell’azienda.

 

Mobile World Congress 2018

Dal 26 febbraio al 1 marzo 2018, aprirà a Barcellona il Mobile World Congress, da oltre trent’anni l’evento più atteso per i progetti tecnologici più innovativi del panorama internazionale.

Con oltre 100.000 delegati, circa 2.300 espositori e 170 delegazioni governative, occupando 100.000 metri quadrati di superficie espositiva, l’MWC è infatti indubbiamente l’appuntamento di riferimento a livello mondiale per il settore tecnologico nel campo delle nuove tecnologie e del mobile.

Eccellente piattaforma di lancio dei migliori smartphone, smartwatch, tablet e altri dispositivi connessi, svelerà le principali innovazioni messe in commercio in questa prima parte dell’anno.

Ma non solo smartphone. In mostra anche numerose invenzioni specialistiche tra cui display flessibili, chipset all’avanguardia, soluzioni di intelligenza artificiale di nuova generazione oltre a numerose app, software e accessori.

Sarà inoltre possibile assistere a numerosi incontri dimostrativi e interventi su tematiche che riguardano la quarta rivoluzione industriale, l’innovazione, le nuove tipologie di servizi del futuro, il consumatore digitale e la tecnologia all’interno della società.

Tra le proposte presentate anche il progetto sulla tecnologia Blockchain e la sua applicazione nella catena produttiva per assicurare sicurezza e tracciabilità nelle transazioni economiche.

Per velocizzare i tempi di ingresso alle sale espositive, l’organizzazione ha adottato un sistema di riconoscimento facciale, oltre alla tecnologia NFC e Bluetooth presente nei badge.

Il Festival è anche caratterizzato da un impatto ambientale sostenibile. Tutti i tappeti e la carta utilizzati, così come l’ottanta percento dei suoi materiali da costruzione, sono infatti realizzati con materiali riciclati e alla fine del congresso saranno nuovamente riutilizzati. Un evento che è un connubio perfetto tra innovazione, tecnologia e sostenibilità!

 

Prendi un oggetto X e aggiungi l’AI: l’era dell’automazione intelligente è alle porte

Alan Turing, nel 1950, sosteneva per la prima volta le possibilità di simulare per via computazionale alcune facoltà cerebrali umane, con l’obiettivo di trovare un criterio per poter stabilire se una macchina fosse in grado di “pensare”. Nel 1997 un supercomputer chiamato Deep Blue ha sconfitto il campione mondiale di scacchi Gary Kasparov. Un anno dopo, Alberto Broggi, professore all’Università di Parma, realizza Argo, una Lancia Thema in grado di percorrere quasi duemila chilometri in sei giorni, in completa autonomia. IBM Watson, un sistema di intelligenza artificiale, in grado di rispondere a domande espresse in un linguaggio naturale, è diventato, nel 2011, il campione mondiale del game show statunitense Jeopardy.

Queste imprese hanno una sola cosa in comune: sono state tutte alimentate dall’intelligenza artificiale, dal deep learning e dagli altri ambiti ad essi correlati.

Tra i team e le aziende attivi oggi, i più interessanti sono infatti proprio quelli che combinano l’esperienza nell’intelligenza della macchina con un’altra tecnologia come la visione artificiale, l’elaborazione del linguaggio naturale o il riconoscimento vocale.

Siri e Google Now connettono la tecnologia basata sul linguaggio naturale (Natural Language Processing) con quella di riconoscimento vocale, permettendo di fare domande a un computer e ricevere risposte vocali.

Viv, una piattaforma che consente agli sviluppatori di creare un’interfaccia intelligente, sta sviluppando una tecnologia che fa un ulteriore passo in avanti, fornendo ai computer una memoria di conversazione e consentendo follow-up e chiarimenti.

La diagnostica medica è un caso d’uso ideale per i computer intelligenti con competenze linguistiche. È del tutto possibile che IBM Watson sarà infatti presto il miglior dottore del mondo, preciso, con accesso a tutte le conoscenze mediche aggiornate e disponibile a chiunque 24 ore al giorno.

Narrative Science sta invece addestrando i computer a scrivere notizie e Agenti di viaggio online è un assistente di viaggio in grado di organizzare autonomamente le vacanze di chiunque.

L’elenco delle possibilità è sconfinato. I computer inizieranno a eseguire tutti i tipi di attività di comunicazione e ispezione visiva in modo più rapido, economico e preciso rispetto all’uomo.

“I piani aziendali delle prossime 10.000 startup sono facili da prevedere, la formula sarà semplicissima: prendere un oggetto X e aggiungere l’AI” sostiene Kevin Kelly, cofondatore di Wired e teorico della cybercultura. L’Intelligenza Artificiale è ormai realtà quotidiana.

 

Trasformazione digitale, molto più di una semplice tecnologia

Quando si parla di trasformazione digitale, il discorso si concentra inevitabilmente sulle tecnologie. Dopotutto sono loro, come ad esempio l’apprendimento automatico, l’intelligenza artificiale, l’automazione e la produzione additiva che guidano le aziende lungo il percorso verso il cambiamento radicale.

Ma questa trasformazione non riguarda esclusivamente la tecnologia. La digital transformation indica infatti un insieme di innovazioni culturali, organizzative, sociali, creative e manageriali, oltre che tecnologiche.

L’indagine Simply Talent: A Western European Perspective, svolta da Oracle, rivela che il coinvolgimento dei dipendenti è una delle sfide più importanti in questa fase storica e riveste un’importanza strategica per la crescita organica dell’intera azienda.

La chiave, a questo punto, è proprio la capacità di far leva su tecnologie capaci di offrire ai manager validi strumenti di comunicazione, analisi e coordinamento, anche per favorire lo sviluppo di scambi operativi più personalizzati e gratificanti.

Mentre le aziende si preparano quindi a intraprendere il loro viaggio verso la trasformazione digitale, è fondamentale che i leader siano trasparenti e comunichino spesso e in maniera diretta con il proprio team.

Il mondo sta cambiando rapidamente, nuove tecnologie e capacità vengono introdotte alla velocità della luce. Pertanto, come parte dei piani di trasformazione digitale, occorre dedicare il tempo necessario a comprendere l’impatto che hanno le varie tecnologie sull’organizzazione. Piuttosto che reagire ad ogni nuovo progresso tecnologico, sostenere quindi la preparazione della forza lavoro su come questi progressi procederanno nei prossimi anni.

Quando si considera il vero valore della trasformazione digitale non bisogna pensare quindi solo in termini di efficienza e risparmio sui costi che le tecnologie consentono, bensì al vero valore del cambiamento, in modo da concentrarsi su un lavoro di alto livello e di grande impatto, per favorire la crescita dell’azienda.

Questo atteggiamento svela uno scenario, un modello evolutivo e una nuova dimensione in cui i dipendenti possono apprendere, definire priorità e decidere in modo più rapido.

Riguardo la pianificazione per la trasformazione digitale, dobbiamo anche considerare le tecnologie che utilizzeremo e quali competenze occorre avere per prosperare in una nuova realtà. Perché oltre alla preparazione della forza lavoro, lo sviluppo delle capacità dei dipendenti contribuisce anche a creare una cultura del posto di lavoro migliore, necessità imprescindibile per il benessere di un’azienda.

Tutto inizia infatti con dipendenti felici, istruiti, ispirati e impegnati. La loro felicità si traduce in clienti soddisfatti e a loro volta in azionisti gratificati. Il digitale è solo il mezzo per raggiungere questo obiettivo finale.

 

Una flotta di sommergibili autonomi in cerca di minerali e tesori subacquei

Un team di DeepWater da tre anni sta sviluppando il DeepWater Syst ©, un esclusivo sistema d’informazione e misurazione su larga scala che impiega l’intelligenza artificiale per raccogliere e interpretare dati sulle formazioni naturali e sulle altre caratteristiche del fondo marino.

Dalle macchine subacquee dell’American Institute of Nordical Archeology nel 1977, passando per i robot subacquei, come ad esempio quelli che hanno scoperto il sito del naufragio del galeone spagnolo San José, oggi una flotta di sommergibili autonomi è in grado di esaminare autonomamente il fondale oceanico, rivelandone peculiarità, connotazioni e materiali presenti.

Con un sistema di riconoscimento degli oggetti sottomarini, sviluppato sulla base del framework TensorFlow, i sommergibili autonomi sono in grado di identificare le navi affondate, i depositi minerari ed eventuali anomalie subacquee con simulazioni effettuate su un Virtual Underwater Simulator (UWSims) di 10.000 km2. Basandosi su questa tecnologia di scansione subacquea, arricchita con l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale, i sommergibili autonomi forniscono informazioni alla rete neurale DeepWater, che impara così a riconoscere autonomamente i modelli sottomarini.

Con le informazioni raccolte, verrà quindi realizzato un database centralizzato di relitti subacquei e risorse minerarie, che sarà disponibile sulla piattaforma d’asta online DeepWater Market © per qualsiasi utente interessato.

In programma c’è inoltre la scansione sistematica dei fondali marini lungo le rotte commerciali storiche tra il Nuovo e il Vecchio Mondo nel Mar dei Caraibi, negli Oceani Atlantico e Pacifico.

Con l’attuale tendenza, nei prossimi 20/30 anni il mondo esaurirà la maggior parte dei suoi giacimenti minerari. In questa prospettiva, l’estrazione in acque profonde diventa un’opportunità di investimento sempre più interessante. Oltre al petrolio e al gas, infatti il fondo oceanico contiene una grande quantità di risorse come il carbone, minerali, fosfati, zolfo e pietre preziose.

Deepwater Syst © è quindi un’innovazione dirompente sul mercato, che cambierà profondamente il business del recupero e delle attività minerarie in acque profonde.