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Capire il Covid-19 con il linguaggio dei dati
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2021-02-01 2021-02-01 1 Febbraio 2021 - Alexander Ginestous
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L’informatico di unibz, Giancarlo Guizzardi, tra i ricercatori più citati e influenti al mondo, spiega come la sua modellazione concettuale può rendere più efficiente la lotta alla pandemia.

Giancarlo Guizzardi, docente del Dipartimento di Informatica alla Libera Università di Bolzano, recentemente premiato come uno dei ricercatori più citati e influenti al mondo all’International Conference on Conceptual Modeling, non ha dubbi: «Il segreto è la modellazione concettuale». Ovvero, «guidare» i sistemi informatici per capire (e risolvere) i problemi. Covid-19, incluso. Facciamo subito un esempio. Se voglio insegnare a un computer a «modellare» un’attività semplice, come una partita di calcio, devo dargli una serie di regole logiche che gli spieghino cos’è il gioco. Quindi: come funziona il cronometraggio, cos’è un gol, quanti giocatori si muovono in campo e quali sono i movimenti che compiono, cos’è un fallo, e così via. Questo perché il computer deve prima di tutto sviluppare una comprensione generale di una materia. La stessa cosa avviene rispetto a temi più complessi, come una pandemia.

La modellazione concettuale è infatti alla base di discipline come l’intelligenza artificiale, la programmazione di database e molto altro ancora. Un settore che il docente italo-brasiliano, di base a Bolzano, studia da sempre diventando uno dei più noti esperti a livello globale. «Sono rimasto molto sorpreso – ammette, quando ha saputo di essere uno degli autori più prolifici e influenti - se si considera che il mio primo saggio è stato presentato solo nel 2002. È una sorpresa e un piacere incredibile avere ottenuto questo riconoscimento». E con lui, anche l’Alto Adige gioisce, confermandosi attrattore di talenti. Un territorio vivo e produttivo che vanta ricercatori, professori e studiosi riconosciuti in tutto il mondo. Esperti che, come nel caso di Guizzardi, oggi possono fare la differenza. «Nelle emergenze, come quella che stiamo attraversando, i dati diventano per noi risorse più preziose», afferma. «Proprio Covid-19 rappresenta un terreno di lavoro molto concreto e sfidante per questa disciplina. Il mio team, infatti, sta lavorando su modelli che possono aiutarci a comprendere i tantissimi dati che viaggiano a livello internazionale in riferimento alla pandemia». E in questo caso, riuscire a «far parlare i dati» è davvero un po’ come svelare la formula segreta che regola il mondo che ci circonda.

Professore, andiamo con ordine: che cos’è la modellazione concettuale?

I dati sono frammenti di realtà, modellandoli rappresentiamo dei concetti. La modellazione concettuale è, quindi, la disciplina che si occupa di fornire strumenti ingegneristici per costruire tali sistemi con massima accuratezza. Un’area molto sfidante, sia per le aziende che per la pubblica amministrazione. Tutti sappiamo, infatti, quanto siano importanti i dati e i significati che essi custodiscono.

Come si declina tutto questo rispetto a Covid-19?

In situazioni complesse come quella attuale, la qualità dei dati è fondamentale per ottenere informazioni affidabili. La mancanza di “buoni” dati può avere un impatto negativo a cascata sui processi decisionali, sulla definizione di politiche pubbliche efficaci e tempestive, sullo sviluppo di buone cure. La qualità dei dati dipende fortemente della qualità dei modelli concettuali che li organizzano e li strutturano, rendendoli comprensibili, riutilizzabili e integrabili. In questo contesto, con il gruppo di ricerca della Libera Università di Bolzano, stiamo partecipando al VODAN (Virus Outbreak Data Network), una rete internazionale di scienziati che collaborano per creare un'infrastruttura di dati che sia utile a combattere questa e altre epidemie. In particolare, noi siamo responsabili del coordinamento di un sottogruppo dedicato alla produzione di tecniche, software e modelli concettuali di alta qualità per la strutturazione e l’interoperabilità dei dati.

Dunque, cosa possono dirci questi modelli sulla pandemia?

Faccio un esempio semplice. Se pensiamo a nuovi farmaci contro il Covid-19 è necessario capire il rapporto tra almeno tre spazi concettuali diversi: le proprietà degli agenti biologici patogeni, in questo caso il virus, le strutture biologiche umane e le sostanze chimiche del farmaco che stiamo testando. Tuttavia, per farlo, dobbiamo comprendere con precisione il significato di ciò che è descritto nei dati. È necessaria quindi la cosiddetta trasparenza semantica nella connessione tra i dati e i fenomeni del mondo che rappresentano. Anzi, direi di più: proprio Covid-19 ha ribadito quanto sia importante disporre di metodi efficaci per acquisire, gestire e integrare in modo sicuro grandi quantità di dati.

Nascono nuove aree d’azione.

Esattamente. E altre vengono rafforzate. Penso a come, proprio il virus, stia generando molte nuove sfide nel campo dell’intelligenza artificiale e ci stia ricordando, al tempo stesso, quanto sia cruciale collaborare anche in modo digitale.

Ma quali sono gli altri campi d’applicazione della modellazione concettuale?

Un aspetto molto interessante di questo settore di ricerca è che può portare i suoi benefici a qualsiasi area che si occupa di dati complessi. Abbiamo potuto contribuire a progetti che vanno dalle scienze biologiche (ad esempio, abbiamo partecipato a un progetto in cui modelliamo le mele e le loro malattie post-raccolta), ai fenomeni sociali, economici e legali. A questo proposito, attualmente stiamo lavorando a una rete di modelli che possono essere utilizzati per organizzare e integrare i dati riguardanti i contratti, le loro clausole o le transazioni economiche e finanziarie. Inoltre, la mia area di ricerca comprende anche discipline come la linguistica, la filosofia o l’ontologia.

E le imprese? Quanto è importante per loro il nuovo approccio agli strumenti digitali, senza sconfessare il ruolo primario dell'essere umano?

Credo che uno dei temi chiave sia la collaborazione. La situazione di isolamento personale creata dalla pandemia ha generato una serie di adattamenti e persino innovazioni che ci hanno permesso di collaborare su larga scala e in modo più flessibile. Non parlo solo di innovazioni tecnologiche digitali (che credo continueranno a essere sviluppate nei prossimi anni), ma anche di innovazioni istituzionali, come le semplificazioni amministrative o i nuovi dialoghi del mondo politico. Sarebbe un peccato se non imparassimo da questa esperienza. Dobbiamo quindi progettare modi flessibili per collaborare, produrre e condividere la conoscenza mettendo insieme la giusta combinazione di competenze, a prescindere da dove esse si trovino.         

Lei è stato recentemente inserito nell’elenco dei ricercatori più influenti e citati al mondo. Qual è il segreto per raggiungere questo risultato?

La scienza è un gioco internazionale, collaborativo, che si svolge nel lungo termine. Sono stato molto fortunato ad avere una rete internazionale di collaboratori bravissimi. Inoltre, ciò che ha funzionato bene nel mio caso, è stato costruire un piano di ricerca a lungo termine, rivolto a una serie di problemi che volevo davvero capire, e che volevo contribuire a risolvere. Penso che un errore molto comune dei giovani scienziati sia quello di continuare a spostarsi da un settore “di moda” a quello successivo. La mia opinione è che così ci si arriva sempre in ritardo.

A proposito di collaborazione, lo scorso novembre si è svolta a NOI Techpark la SFScon 2020, la conferenza internazionale sul software libero. Quanto contano eventi come questo nella diffusione del sapere digitale?

Data la natura collaborativa del processo di costruzione della conoscenza scientifica, eventi come SFScon sono essenziali. L'anno scorso, il mio team ha presentato il lavoro che abbiamo fatto insieme all’Alpinebits Data Alliance. In quel contesto, li abbiamo aiutati a costruire un modello concettuale, attualmente utilizzato da diverse aziende, per lo scambio di dati nel settore turistico.

Può essere proprio NOI Techpark il luogo più idoneo per connettere ricerca e impresa?

Certamente. Ho avuto la mia formazione scientifica in Olanda, dove istituzioni come NOI Techpark sono chiamati “istituti ponte” e sono considerati componenti fondamentali nell'ecosistema di ricerca e trasferimento tecnologico. Il nome dice tutto: gli “istituti ponte” devono mediare tra le esigenze delle industrie e le competenze delle università e dei centri di ricerca. Per riuscirsi, è fondamentale creare team trasversali e creare l'ambiente giusto, che sia adatto alla loro missione e possa promuovere la collaborazione tra tutti gli attori.

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