Le reti neurali sono tra le tecnologie più importanti dell’epoca contemporanea. Riguardano l’AI, il deep learning e la computer vision. Comprendere cosa siano, come funzionano e dove vengono impiegate è fondamentale per chi lavora con i progetti di ricerca e sviluppo (R&S) o nell’ambito dell’europrogettazione.
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Cosa sono le reti neurali?
Le reti neurali sono modelli matematici ispirati al funzionamento del cervello umano; utilizzano neuroni artificiali organizzati in nodi interconnessi capaci di elaborare dati in input (audio, testo, immagini, ecc.) e produrre risultati in output. Ogni interconnessione consente di individuare pattern ricorrenti, fare previsioni e classificare le informazioni.
Chi ha inventato le reti neurali?
Il concetto di rete neurale nasce negli anni ‘40 del ‘900 – meno di un secolo fa – e proviene dai lavori dei ricercatori statunitensi Warren McCulloch e Walter Pitts, che proposero per la prima volta modelli predittivi matematici ispirati proprio ai neuroni del cervello umano.
Tuttavia, la vera svolta arrivò solo nel 1986 con lo sviluppo dell’algoritmo back propagation (letteralmente “retropropagazione dell’errore”), formalizzato dagli studiosi David Rumelhart, Geoffrey Hinton e Ronald Williams.
La caratteristica principale dell’algoritmo back propagation è che permette di addestrare modelli predittivi via via più efficienti calcolando quanto ogni parametro di errore incida sul risultato finale: il machine learning (apprendimento automatico) compie un enorme passo in avanti. La macchina inizia a correggere sé stessa.
A cosa serve il deep learning?
Il deep learning (apprendimento profondo) è invece una branca del machine learning che utilizza reti neurali complesse o con molti strati – dette per questo multilivello – in grado di:
- riconoscere immagini e video;
- “comprendere” il linguaggio naturale;
- guidare veicoli;
- effettuare diagnosi mediche;
- individuare le migliori strategie commerciali e/o di crescita industriale.
Ad esempio, quando una rete neurale riconosce un’immagine, i primi strati individuano caratteristiche semplici come i lineamenti del viso, i confini degli oggetti, i bordi, ecc., mentre quelli più profondi riconoscono forme più complesse. Le AI più note, come ChatGPT, Gemini o Copilot, utilizzano tutte algoritmi di deep learning.
In che modo le reti neurali si legano ai progetti europei?
Le reti neurali moderne rappresentano una tecnologia chiave dei progetti di ricerca e sviluppo (R&S). L’Unione Europea (UE), tramite i programmi Horizon Europe e Digital Europe, sta infatti investendo nell’intelligenza artificiale. Ecco due esempi concreti:
1. AI-SPRINT
Il progetto europeo AI-SPRINT (Artificial Intelligence in Secure Privacy-preserving computing coNTinuum), finanziato con fondi Horizon, mira a rendere più facile lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale.
AI-SPRINT combina AI, cloud computing e Internet of Things (IoT) per standardizzare i modelli di programmazione delle reti neurali, così da renderli immediatamente applicabili a comparti come l’agricoltura 4.0 e il deep tech.
2. CLARIFY
CLARIFY (Cancer Long Survivors Artificial Intelligence Follow-up) utilizza il machine learning per migliorare la qualità della vita dei pazienti oncologici che hanno già subito un trattamento. L’obiettivo è evitare complicazioni o ricadute, individuando preventivamente eventuali fattori di rischio.
In CLARIFY l’algoritmo incrocia cartelle cliniche elettroniche (CCE) di pazienti provenienti da diverse strutture sanitarie per individuare pattern ricorrenti a supporto di decisioni più informate.
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Le reti neurali sono un pilastro dell’industria 5.0. L’Unione Europea sta creando sempre più programmi a sostegno degli ecosistemi di innovazione. Università, organismi di ricerca (OdR), start-up, micro, piccole e grandi imprese hanno oggi l’opportunità di finanziare i loro progetti, purché coerenti con le priorità strategiche europee.
Se la tua organizzazione è al lavoro su concetti come AI, deep learning, machine learning o reti neurali, contattaci per creare un consorzio internazionale e sviluppare nuovi progetti.
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