L’intelligenza artificiale al servizio della ricerca - Bnews L’intelligenza artificiale al servizio della ricerca

Sviluppare progetti di ricerca in partnership e offrire agli studenti nuove opportunità per acquisire competenze immediatamente spendibili nel mondo del lavoro. Sono gli assi portanti della convenzione sottoscritta dall’Università di Milano-Bicocca e dalla Rulex, società che si occupa di ricerca e sviluppo finalizzati all’innovazione nel settore della preparazione dei dati, del machine learning e dell’ottimizzazione dei processi. Tre i Dipartimenti dell’Ateneo coinvolti: Medicina e Chirurgia; Informatica, Sistemistica e Comunicazione; Economia, Metodi quantitativi e Strategie di impresa.

L’obiettivo comune è approfondire le possibilità di applicazione dell’intelligenza artificiale al campo economico-finanziario, a quello medico e biomedicale e a quello informatico. La collaborazione prevede anche la possibilità di finanziare posti aggiuntivi di Dottorato con programmi di ricerca, nonché borse di studio e assegni di ricerca. Per quanto riguarda la formazione, l’Ateneo potrà avvalersi del contributo delle professionalità di Rulex nell’ambito delle attività didattiche. Con l’inserimento dell’Università all’interno del Rulex University Program, poi, gli studenti potranno accedere alla piattaforma Rulex Academy che consente di acquisire certificazioni su data insight, intelligenza artificiale e ottimizzazione. Inoltre, l’accordo tra Università e azienda intende promuovere tirocini curriculari ed extracurriculari in impresa e ogni attività che possa agevolare le scelte professionali mediante la conoscenza diretta del mondo del lavoro.

La convenzione sottoscritta da Milano-Bicocca e la società genovese del gruppo statunitense Rulex Inc. apre a nuovi ambiti una collaborazione avviata nel 2019 e che ha già dato importanti risultati nella ricerca medica. I frutti di questo lavoro sono confluiti in alcuni articoli scientifici, primo fra tutti quello pubblicato nel marzo dello scorso anno da Liver International sull’applicazione dei sistemi di machine learning alla ricerca in Epatologia che ha permesso di individuare quattro nuovi sottotipi di Colangite Biliare Primitiva.