Ricerca TIC in Austria

Una delle iniziative austriache di maggior successo sono i COMET (Competence Centers for Excellent Technologies). Obiettivo dei COMET è rinforzare ulteriormente la cultura di cooperazione tra industria e scienza, promuovendo la creazione e all’impiego di competenze di ricerca comuni.

Il Software Competence Center Hagenberg (SCCH) è uno dei maggiori centri di ricerca indipendenti dell’Austria nel settore dei software. Ricopre un ruolo da precursore delle tendenze tecnologiche del settore R&S. I settori principali sono Process and Quality Engineering, Rigorous Methods in Software Engineering, Knowledge-Based Vision Systems, Software Analytics and Evolution e Data Analysis Systems.

Da tempo il Visual Computing è diventato una delle tecnologie chiave nell’economia e nella società. L’azienda leader in Austria per la ricerca e sviluppo del visual computing è il centro VRVis - Zentrum für Virtual Reality und Visualisierung Forschungs-GmbH.

In qualità di maggiore centro di ricerca extrauniversitario nel sud dell’Austria, la Carinthian Tech Research AG (CTR) è un importante partner di livello nazionale ed internazionale per trasferire nella pratica industriale le ultimissime scoperte scientifiche nel settore della tecnologia dei sensori.

Obiettivo sulle principali tendenze nel settore tecnologico

AI LAB raggruppa competenze per l’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale (AI, dall’inglese Artificial Intelligence) ha portato non solo alla creazione di assistenti digitali, come Siri o Alexa, bensì anche alla possibilità di prevedere il momento ideale in cui sostituire un componente critico di un macchinario. Non stupisce dunque che questo campo d’applicazione dell’informatica rappresenti una delle principali tendenze degli anni a venire. Per raggruppare le competenze in ambito AI, l’Università Johannes Kepler del Linz Institute of Technology (LIT) ha istituito un proprio AI LAB che ha dato vita anche ad un centro dedicato al deep learning, con il quale si intende l’applicazione di reti neurali artificiali con un numero elevato di strati (da qui l’aggettivo “deep”, profondo) per risolvere compiti complessi attraverso l’apprendimento basato su esempi. Il deep learning è reso possibile soltanto grazie a nuovi metodi di apprendimento, grandi quantitativi di dati (“big data”) e la disponibilità di un’enorme potenza di calcolo.

L’AI LAB è diretto dal Prof. Univ. Sepp Hochreiter, nato in Germania e dal 2006 attivo all’Università Johannes Kepler; le sue invenzioni nel campo dell’architettura LSTM (Long Short-Term Memory) si trovano in pratica all’interno di ogni cellulare. L’AI LAB del LIT punta fra l’altro a sviluppare ulteriormente i metodi di deep learning, come il LSTM. Un progetto in corso vede, ad esempio, l’integrazione di reti LSTM in grandi sistemi di AI, con l’obiettivo di valutare enormi quantitativi di dati con i computer, secondo il modello del cervello umano, e di effettuare analisi con reti neurali.

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