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lunedì 22 ottobre 2018  03:40 

Regione Marche aderisce all'iniziativa Next Generation Internet (NGI) e candida la PF Informatica e Crescita Digitale, partecipante al progetto europeo Crowd4Roads (che appunto fa parte della famiglia #Horizon2020 #CAPSSIEU, ovvero è focalizzato sull'innovazione sociale digitale #DSI), quale punto di contatto della community europea.

Consulta la mappa dei partecipanti alla community NGI

Regione Marche (ICT department) - EU Community NGI

L'iniziativa NGI, lanciata dalla Commissione europea nell'autunno del 2016, ha lo scopo di dare forma al futuro Internet come un ecosistema di piattaforme interoperabili, incardinato intorno ai valori di apertura, inclusività, trasparenza, privacy, cooperazione e protezione dei dati che l'Europa ha a cuore. La NGI guiderà questa rivoluzione tecnologica e assicurerà l'adozione progressiva di concetti e metodologie avanzate che abbracciano i settori dell'intelligenza artificiale (AI), dell'Internet delle Cose (IoT), delle tecnologie disruptive e di quelle interattive, contribuendo nel contempo a rendere il futuro Internet più incentrato sull'uomo. Questa visione ambiziosa richiede il coinvolgimento dei migliori ricercatori e innovatori di Internet per affrontare le opportunità tecnologiche derivanti dai collegamenti incrociati e dai progressi nei campi di ricerca che vanno dalle infrastrutture di rete alle piattaforme e dai domini applicativi all'innovazione sociale.

Sempre a proposto di Intelligenza Artificiale, Regione Marche:

  • fa parte, già da febbraio 2018, dell'elenco di operatori dell'ecosistema IA censito dall'apposita Task Force AGID (soggetti pubblici quali PA, Università, etc. sperimentatori di tecnologie di Intelligenza Artificiale);
  • sta lavorando con le Università marchigiane ed altri partner stranieri ad alcune proposte progettuali in tema di sperimentazione di tecnologie disruptive, da sottomettere nell'ambito di bandi/call a valere sul programma europeo Ricerca e Innovazione (Horizon 2020);
  • sta infine acquisendo nuove dotazioni tecnologiche per l'elaborazione computazionale parallela nel proprio datacenter, finalizzate all'analisi statistica dei dati prodotti nell'ambito del progetto Crowd4Roads, attraverso modelli evoluti di machine learning e deep learning.