Più collaborazione UniNE-UST su analisi, megadati e AI
L’Università di Neuchâtel e l’Ufficio Federale di Statistica rafforzeranno la loro cooperazione nel campo della scienza dei big data e dei metodi quantitativi
L’Università di Neuchâtel (UniNE) e l’Ufficio Federale di Statistica (UST) rafforzano la loro cooperazione nel campo della scienza dei dati e dei metodi statistici.
A gennaio le due istituzioni hanno sottoscritto l’accordo di collaborazione 2021–2024. Questo accordo è stato siglato a seguito della creazione in seno all’UST della nuova divisione Scienza dei dati e metodi statistici e dell’istituzione di una nuova cattedra in scienza dei dati all’UniNE. L’obiettivo è di favorire la ricerca e lo sviluppo di progetti concreti nell’ambito della digitalizzazione.
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Attualmente l’UST sta sviluppando una struttura che permette di far fronte alle sfide poste dalla digitalizzazione nella scienza dei dati e nei metodi statistici.
È stata infatti creata una nuova divisione che sarà attiva in questo ambito. Nei prossimi mesi, l’istituzione di un centro di competenza per la scienza dei dati permetterà di rispondere ai bisogni di tutta la Confederazione grazie a prestazioni che andranno dalla consulenza alla formazione, passando per l’assistenza metodologica o anche per la completa realizzazione di progetti nel campo in questione.
Da parte sua, l’UniNE istituirà una cattedra in scienza dei dati, che metta l’accento sulla ricerca in materia di intelligenza artificiale.
La persona che la occuperà avrà il compito di sviluppare progetti scientifici di portata internazionale presso l’Istituto d’informatica dell’UniNE.
Progetti per aumentare la qualità e l’efficienza
La collaborazione tra l’UST e l’UniNE prosegue già da una ventina d’anni. In particolare, ha permesso all’Istituto di statistica di pubblicare una decina di tesi di dottorato e numerosi articoli in riviste scientifiche con comitato editoriale.
Per l’UST, il partenariato in questione ha permesso la creazione di un sistema di distribuzione dell’onere delle indagini, sia a carico delle imprese che a quello delle persone, e l’introduzione di numerose ottimizzazioni ad esempio nelle statistiche dell’impiego e dei salari.
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L’avvio dei progetti pilota descritti sul microsito «statistiche sperimentali» dell’UST ha permesso di superare una nuova tappa. Queste innovazioni dovrebbero contribuire ad aumentare ulteriormente l’efficienza delle tecniche attualmente utilizzate.
Ad esempio, il progetto ADELE (“Arealstatistik Deep Learning”), che impiega tecniche di intelligenza artificiale nell’ambito del riconoscimento di immagini aeree per la statistica nazionale della superficie, mostra chiaramente il potenziale di automatizzazione e il conseguente aumento di produttività.
Al via una maggiore attrattiva grazie ai megadati
Per l’UniNE, la grande varietà dei temi trattati dall’UST, le loro fattispecie particolari e soprattutto l’acceso a dati reali (un accesso tramite canali sicuri e sulla base di un contratto di protezione dei dati da sottoscrivere per ogni progetto) costituisce una fonte d’ispirazione che contribuisce ad attirare un grande numero di ricercatori e ricercatrici.
Il personale che collabora nel quadro di questo accordo, spesso composto da dottorandi e/o post-dottorandi, vede inoltre che i risultati delle sue ricerche trovano una diretta applicazione nella produzione statistica dell’UST.
Questo non è l’unico partenariato cui prende parte l’UST. Nell’ambito della scienza dei dati, come pure in quello dell’intelligenza artificiale, l’Ufficio collabora infatti anche con altre università e scuole universitarie professionali svizzere, così come con i due politecnici federali e il loro “Swiss Data Science Center”.
La visione sarà risolutamente orientata al futuro
Allo scopo di intensificare questa collaborazione, l’UST ha lanciato un appello al suo interno, per sviluppare progetti nell’avveniristico campo della scienza dei dati e dei metodi statistici.
Con questo appello intende coprire numerose tematiche trattate all’UST e dare l’occasione di sviluppare la collaborazione nel quadro di progetti concreti come quelli relativi ad esempio alla codifica o al trattamento dei dati mancanti e/o anomali.
