L’informatica cognitiva si riferisce a piattaforme tecnologiche che, in generale, si basano sulle discipline scientifiche dell’intelligenza artificiale e dell’elaborazione del segnale. Queste piattaforme comprendono l’apprendimento automatico, il ragionamento, l’elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento vocale e visivo (riconoscimento di oggetti), l’interazione uomo-computer, la generazione di dialoghi e narrazioni, tra le altre tecnologie.
Il calcolo quantistico è un campo avanzato dell’informatica che sfrutta i principi della meccanica quantistica—come la sovrapposizione e l’entanglement—per elaborare informazioni in modi che i computer classici non possono. A differenza dei bit classici, che rappresentano i dati come 0 o 1, i bit quantistici (qubit) possono esistere in più stati contemporaneamente, permettendo ai computer quantistici di affrontare problemi complessi in modo più efficiente.
L’edge computing è un modello di calcolo distribuito che avvicina l’elaborazione e l’archiviazione dei dati alle fonti di dati, come i dispositivi dell’Internet delle Cose (IoT) o i server edge locali. Questa prossimità ai dati alla loro fonte può offrire significativi vantaggi aziendali, tra cui intuizioni più rapide, tempi di risposta migliorati e una migliore disponibilità della larghezza di banda.
Un albero decisionale è una struttura simile a un diagramma di flusso utilizzata per il processo decisionale e l’analisi dei dati, in cui ogni nodo interno rappresenta un test su un attributo, ogni ramo rappresenta l’esito del test e ogni nodo foglia rappresenta un’etichetta di classe o un risultato decisionale.
Un deepfake è un contenuto multimediale, come video o audio, creato utilizzando tecniche di intelligenza artificiale, in particolare il deep learning, per manipolare o generare immagini e suoni realistici di persone o eventi che in realtà non sono mai accaduti. Questa tecnologia consente di sovrapporre il volto o la voce di una persona su un’altra, creando rappresentazioni altamente realistiche ma false.
Una rete neurale artificiale (ANN) è un modello computazionale ispirato alla struttura e al funzionamento delle reti neurali biologiche nel cervello umano. Consiste in unità interconnesse chiamate neuroni artificiali, organizzate in strati: uno strato di input, uno o più strati nascosti e uno strato di output. Le ANN sono utilizzate in vari campi dell’informatica, come il riconoscimento di immagini, l’elaborazione del linguaggio naturale e la previsione di serie temporali.
L’intelligenza artificiale spiegabile (XAI) è un insieme di processi e metodi che consente agli utenti di comprendere e fidarsi dei risultati generati dagli algoritmi di apprendimento automatico. La XAI descrive un modello di intelligenza artificiale, il suo impatto previsto e i potenziali bias, caratterizzando l’accuratezza, l’equità, la trasparenza e gli esiti nelle decisioni supportate dall’IA.
Il data mining è il processo di analisi di grandi insiemi di dati per scoprire pattern nascosti, correlazioni e tendenze significative. Utilizzando tecniche statistiche, algoritmi di machine learning e strumenti di database, il data mining consente alle organizzazioni di estrarre informazioni utili dai dati grezzi, supportando decisioni aziendali informate e strategie efficaci.
L’Internet delle Cose (IoT) è una rete di oggetti fisici—”cose”—dotati di sensori, software e altre tecnologie che permettono loro di connettersi e scambiare dati con altri dispositivi e sistemi tramite Internet. Questi dispositivi spaziano da oggetti domestici comuni a strumenti industriali sofisticati
Un’interfaccia grafica utente (GUI) è un tipo di interfaccia che consente agli utenti di interagire con dispositivi elettronici attraverso elementi visivi come icone, menu e finestre, piuttosto che tramite comandi testuali. Questo approccio rende l’interazione più intuitiva e accessibile, facilitando l’uso di computer e applicazioni software.