La prossima rivoluzione scientifica

Gli studiosi di informatica cercano da decenni di insegnare ai computer a pensare come esperti in carne e ossa. Fino a poco tempo fa, la maggior parte di quei tentativi non sono minimamente riusciti a generare le intuizioni e le soluzioni creative che vengono naturalmente ai ricercatori, ai medici e agli ingegneri più brillanti. Ma adesso, secondo Tony Hey, VP di Microsoft Research, stiamo assistendo alla nascita di una nuova generazione di strumenti informatici in grado di “integrare” enormi quantità di dati provenienti da svariate fonti, di analizzarli e di sfruttarli per produrre scoperte scientifiche rivoluzionarie.Hey e i suoi colleghi definiscono questo nuovo metodo di esplorazione scientifica “apprendimento delle macchine”. In Microsoft, un team l’ha già usato per prevedere con stupefacente accuratezza se un paziente affetto da cardiopatia congestizia e dimesso dall’ospedale verrà nuovamente ricoverato entro i trenta giorni successivi. È stato sviluppato facendo scandagliare a un programma centinaia di migliaia di dati su 300.000 pazienti e facendogli “imparare” i profili dei pazienti che hanno le massime probabilità di riospedalizzazione. L’impatto economico di questo strumento previsionale potrebbe essere gigantesco: se un ospedale sa quante probabilità ha un determinato paziente di essere nuovamente ricoverato, può sviluppare dei programmi per stabilizzarne le condizioni e risparmiare migliaia di dollari sui costi di assistenza sanitaria.Analoghi tentativi di scoprire correlazioni importanti che potrebbero favorire nuove scoperte scientifiche sono in corso nell’oceanografia, nella conservazione del patrimonio ambientale e nella ricerca sull’AIDS. E nel business, l’esplorazione dettagliata dei grandi database potrebbe fare emergere indicazioni importantissime sui clienti, sulle catene logistiche, sull’efficacia della pubblicità e su altri aspetti critici.Titolo originale: “The Next Scientific Revolution”, HBR, November 2010.

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