L'ascesa dell'intelligenza artificiale in Svizzera: ricerca, innovazione e attori chiave

Negli ultimi anni, la Svizzera si è affermata sempre più come uno dei principali poli europei nel campo dell'intelligenza artificiale. Grazie a un mix vincente di ricerca accademica, investimenti privati, startup dinamiche e infrastrutture solide, il Paese si sta posizionando come attore chiave. Questo articolo esplora i progressi nella ricerca sull'intelligenza artificiale in Svizzera, le istituzioni leader, le aziende innovative, nonché le sfide e le opportunità.

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Ricerca e istituzioni: solide basi per l’innovazione

1. Scuole federali di ingegneria: ETH Zurigo e EPFL
   L'ETH di Zurigo (ETH Zurich AI Center) svolge un ruolo centrale nella ricerca fondamentale e applicata sull'intelligenza artificiale. Il centro riunisce ricercatori di diversi dipartimenti per lavorare sui fondamenti dell'intelligenza artificiale, sulle sue applicazioni e sulle sue implicazioni etiche. Centro AI EH AI
   Dal canto suo, anche il Politecnico federale di Losanna (EPFL) è molto presente, sia nei laboratori che nelle start-up nate dai suoi spin-off. 
2. Istituti di ricerca specializzati
   • IDSIA (Istituto Dalle Molle per l'Intelligenza Artificiale) di Lugano: uno degli istituti pionieri, riconosciuto per il suo lavoro nell'apprendimento automatico, nella robotica, nei sistemi intelligenti, ecc. idsia.usi-supsi.ch
   • IDIAP a Martigny: attivo nella visione artificiale, nell'elaborazione dei segnali, nell'interazione multimodale, nella biometria... Il suo ruolo è importante anche nel trasferimento tecnologico all'industria. idiap.ch
   • Centro ZHAW per l'intelligenza artificiale (CAI) : centro universitario applicato, con particolare attenzione all'intelligenza artificiale "umana" e affidabile, formazione, applicazioni concrete per le aziende. zhaw.ch
3. Laboratori di ricerca di grandi aziende tecnologiche
   • IBM Research Zurigo IBM ha una presenza di lunga data in Svizzera ed è coinvolta in progetti di ricerca avanzata sull'intelligenza artificiale. https://research.ibm.com/labs/zurich
   • Laboratorio di intelligenza artificiale spaziale Microsoft A Zurigo: focalizzato su visione artificiale, modelli multimodali, realtà mista, ecc. Stretta collaborazione con l'ETH di Zurigo. https://www.microsoft.com/en-us/research/lab/spatial-ai-zurich/
4. Infrastruttura ed ecosistema
   La Svizzera beneficia di un'infrastruttura di calcolo ad alte prestazioni, di un quadro normativo favorevole (protezione dei dati, fiducia, stabilità politica) e di un solido ecosistema di startup. La Greater Zurich Area si distingue come polo europeo per l'intelligenza artificiale.

Attori privati e startup: chi plasma l'innovazione?

1. Startup innovative e scale-up
   • Starmind International (Zurigo): software che consente alle grandi organizzazioni di mettere in contatto i dipendenti con esperti interni tramite una rete di conoscenze che apprende nel tempo. 
   • Gamaya (Morges, spin-off dell'EPFL): utilizza droni e telecamere iperspettrali per l'agricoltura di precisione, combinando la visione artificiale e la scienza dei dati per analizzare la salute delle colture. 
   • Biografia di Cradle : azienda biotecnologica (sede centrale nei Paesi Bassi, ufficio in Svizzera) che sviluppa software utilizzando l'apprendimento automatico per l'ingegneria proteica. 
   • EthonAI Una startup di recente fondazione specializzata nell'intelligenza artificiale causale per migliorare la produttività industriale. Ha ottenuto finanziamenti significativi e collabora con importanti marchi svizzeri come Lindt e Roche. 
2. Società di sviluppo e consulenza di intelligenza artificiale
   • STS Software GmbH : Azienda svizzera specializzata nello sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale, integrazione, visione artificiale, PNL, ecc. 
   • Altre aziende come Buone aziende elencare le agenzie svizzere di intelligenza artificiale (LeanBI, Visium, ecc.).

Iniziative nazionali e politiche pubbliche

• Implementazione di un modello nazionale di intelligenza artificiale open source denominato Aperto formati esclusivamente su dati pubblici, sottolineando la trasparenza, la responsabilità e l'etica nell'intelligenza artificiale. 
• Microsoft ha annunciato un investimento di circa 400 milioni di dollari Rafforzare la propria infrastruttura di intelligenza artificiale e cloud in Svizzera, in particolare attraverso l'espansione dei data center di Ginevra e Zurigo. Ciò mira anche a soddisfare la domanda locale e a mantenere i dati all'interno del Paese per settori sensibili come la sanità e la pubblica amministrazione. 

Sfide e prospettive

1. Sfide etiche e regolamentazione
   Con la crescita dell'intelligenza artificiale, la Svizzera deve destreggiarsi tra la rapida innovazione e la tutela dei diritti individuali, della privacy e della sicurezza dei dati. Il quadro giuridico rimane parzialmente poco chiaro in alcuni ambiti, il che richiede linee guida chiare.
2. Forza lavoro e competenze
   Formare un numero sufficiente di specialisti (data scientist, ingegneri di intelligenza artificiale, esperti di etica dell'intelligenza artificiale) è una priorità. Università, scuole di specializzazione e istituti di ricerca svolgono un ruolo chiave, ma la domanda spesso supera l'offerta.
3. Infrastruttura e sovranità dei dati
   I data center, il cloud nazionale e la capacità di elaborazione (supercomputer) sono essenziali per gestire modelli di grandi dimensioni e applicazioni sensibili. Mantenere i dati in Svizzera è spesso un requisito in settori come la sanità e la finanza.
4. Concorso internazionale
   La Svizzera compete con Paesi che investono in modo massiccio (Stati Uniti, Cina, UE). Per rimanere competitiva, deve attrarre capitali, talenti stranieri e partnership internazionali, mantenendo al contempo i propri standard di neutralità, qualità ed etica.

Bilancio

La Svizzera dispone di una base estremamente solida per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale: ricerca all'avanguardia, startup innovative, aziende globali con presenza locale, infrastrutture solide e un clima normativo ed etico favorevole. Sebbene permangano numerose sfide – competenze, regolamentazione, elaborazione dei dati – iniziative come Aperto, Gli ingenti investimenti (Microsoft, ecc.) e il rapporto dinamico tra università e industria lasciano presagire un futuro promettente.