EON_639

EON EWS n . 639 - MARZO 2020 3 T ERZA P AGINA Sinopec ha convertito una delle sue industrie chimiche alla produzione di materie prime per dispositivi medi- cali, mentre l’industria auto- mobilistica BYD ha adattato la propria catena di mon- taggio per produrre fino a cinque milioni di maschere al giorno. Qualcosa di si- mile sta avvenendo in Ita- lia anche se per produzioni più limitate, compatibilmen- te con la piccola e media dimensione delle imprese che caratterizzano il nostro tessuto industriale. Per fare un esempio, l’unica azienda italiana che produce respi- ratori polmonari, la bolo- gnese Siare Engineering , conta solo 35 dipendenti e per far fronte all’ordine di centinaia di nuovi apparati ha dovuto ricevere l’aiuto di 25 tecnici specializzati dell’Esercito. Il ruolo della tecnologia nel- la lotta al nuovo coronavi- rus va al di là dell’aspetto manifatturiero e si estende a diversi campi della ricerca medica, dalla diagnosi alla cura delle affezioni respira- torie, fino alla previsione e al tracciamento delle epi- demie. BlueDot , una piat- taforma AI strutturata come Software as a Service mes- sa a punto da un epidemio- F ino a poche settimane ci si poteva ancora illudere che gli effetti dell’epidemia di coronavirus SARS-Cov-2 avrebbero interessato so- lo in maniera tangenziale i mercati tecnologici. Nono- stante Wuhan, l’epicentro cinese della diffusione, rap- presentasse un importante hub per la produzione au- tomobilistica ed elettronica, costellato dalla presenza di sedi e affiliate di alcuni dei top-tier di settore ( In- tel, Nvidia, Broadcom... ), gli analisti potevano ancora sperare in un contenimen- to regionale dell’epidemia. Con l’attribuzione dello sta- to di pandemia globale da parte dell’OMS l’11 marzo scorso è arrivata la consa- pevolezza di trovarsi di fron- te a una crisi globale che da sanitaria sarebbe diven- tata anche economica. La mitigazione dell’impat- to economico passa ov- viamente attraverso tutta una serie di misure socio- economiche prese a livel- lo nazionale e internazio- nale, ma si moltiplicano nel mondo le iniziative con cui le aziende del settore tecnologico – nel rispetto della tutela dei lavoratori – contribuiscono alla lotta contro la pandemia. In Ci- na e Giappone, Foxconn e Sharp hanno converti- to parte delle loro linee di produzione per rispondere alla carenza di dispositivi di protezione personale, in particolare mascherine. Sempre in Cina, il produt- tore petrolifero nazionale logo dell’ Università di To- ronto , aveva colto i segni della epidemia di Covid-19 già lo scorso 31 dicem- bre, nove giorni prima che l’allarme venisse lanciato dall’OMS. Utilizzando tec- niche di Natural Language Processing (NLP) e Machi- ne Learning (ML), BlueDot seleziona dati e trend signi- ficativi nascosti in centinaia di migliaia di fonti nel vasto oceano del Big Data. Con le informazioni estratte dall’AI, un team di esperti ha po- tuto identificare non solo l’insorgere dell’epidemia, ma anche l’evoluzione della sua prima diffusione in Asia. Anche la Johns Hopkins University , una delle fon- ti più autorevoli sull’attuale diffusione del coronavirus nel mondo, utilizza tecniche di Data Mining e tecnologia GIS per tracciare un quadro praticamente in tempo reale dei contagi. Il Machine Learning è im- piegato anche nella ricerca di nuovi farmaci: un algorit- mo messo a punto da ricer- catori del MIT ha permesso di sintetizzare l’Halicin, un antibiotico di nuova gene- razione che risulta efficace sui batteri resistenti a tutti gli altri antibiotici conosciuti, mentre InSilico Medicine sfrutta sistemi AI per pas- sare al vaglio, a tempo di record, migliaia di nuove molecole che potrebbero risultare efficaci nella lotta al coronavirus. Sul fronte della diagnosi, la start-up Israeliana Nanox sta svi- luppando una soluzione AI nel Cloud per l’interpreta- zione istantanea di scansio- ni a raggi-X effettuate con apparecchiature mobili col- locabili in aeroporti, stazioni e porti marittimi. In Cina, i sistemi di diagnostica intel- ligenti sono già in grado di decidere in venti secondi, con un’affidabilità del 96%, se una scansione TAC mo- stra i segni di una infezione Covid-19. Le applicazioni non si fer- mano qui e con vaste por- zioni di popolazione confi- nate in casa, assisteremo anche a un’evoluzione delle reti informatiche e dei si- stemi di telesorveglianza. Termini come tele-lavoro, re-purposing, re-tooling e re-skilling diventeranno sempre più comuni. Se vor- ranno sopravvivere al virus, saranno le aziende a dover mutare. Dalla produzione di respiratori e dispositivi di protezione personale all’impiego dell’Intelligenza Artificiale per la diagnosi, il tracciamento e la cura del Covid-19: ecco come il settore tecnologico può contribuire a combattere la pandemia M ASSIMO G IUSSANI Tecnologia anti(corona)virus