A marzo 2020 OSN è diventata Industrial Advisor del Machine Learning Genoa Center. Queste le parole del nostro Managing Director Aldo Razzino: «La particolare specializzazione di OSN sul mondo dei Dati ci ha portato, fin dall’inizio, in contatto con profili di candidati che arrivano dal mondo accademico e con enti, come MaLGa, che sviluppano servizi e progetti in ambito AI, Machine Learning e ricerca.
Quello che ho notato è che, a differenza dell’estero dove c’è un maggiore interesse a creare un naturale flusso di competenze e risorse tra il mondo accademico e quello business, in Italia questo non avviene. Studiando poi il mercato estero e internazionale ho visto che quello che mancava era un connettore tra questi due mondi, qualcuno che ne riuscisse a parlare le due lingue.
Per questo motivo stiamo sviluppando questa nuova linea di servizi di R&D, che si rivolge ai centri di ricerca e dipartimenti di AI e ML che necessitano di un facilitatore e di un ottimizzatore di rapporti con il mondo industriale. Il nostro ruolo sarà quindi quello di agevolare la presentazione delle loro competenze e dei loro progetti di ricerca ad un mondo industriale che vedo molto interessato a trovare soluzioni smart, innovative e flessibili per la risoluzione di problemi strategici e sono molto felice di poter iniziare questa nuova avventura collaborando con MaLGa e Lorenzo Rosasco».
Oggi abbiamo il piacere di parlare con Lorenzo Rosasco, Professore all’Università degli Studi di Genova e Principal Investigator per il laboratorio di Machine Learning dell’Università di Genova, MaLGa.
Buongiorno Lorenzo, benvenuto sul blog di Open Search Network. Ci racconti in breve cos’è MaLGa, come è nata e per rispondere a quale necessità?
Ciao, Certamente! MaLGa è un centro di ricerca dell’Università di Genova. Nello specifico è un centro interdipartimentale tra quello di Matematica e di Informatica, in particolare di Computer Science.
Il nome è l’acronimo di Machine Learning Genova e l’argomento di cui si occupano tutti quelli che ne fanno parte è chiaramente la branca dell’AI che in italiano viene definita Apprendimento Automatico e il cui scopo è risolvere problemi fornendo esempi.
MaLGa nasce da un’attività che preesiste da me e va avanti da svariati anni. Nasce da persone come Vincent Torre e Tommaso Poggio che hanno iniziato a occuparsi di Intelligenza Artificiale a Genova; più di recente grazie anche ad Alessandro Verri e al gruppo che a Genova si occupa di machine learning e applicazione.
Il vero catalizzatore che ha portato alla creazione di MaLGa è stato ERC, un progetto che ho preso 2 anni fa, che opera secondo un approccio “guidato dalla curiosità” o “dal basso verso l’alto”, consentendo ai ricercatori di identificare nuove opportunità in qualsiasi campo di ricerca. È un progetto individuale che porta 2 milioni di euro per 5 anni, quindi un fondo che ti permette grandi libertà. Io ero chiaramente focalizzato su Machine Learning e ho usato questa opportunità non solo per rilanciare e rafforzare il mio gruppo, ma per sfruttare le nostre sinergie e collaborazioni per creare MaLGa.
Tutto questo per dire che MaLGa nasce nel luglio 2019 con l’idea di sviluppare e mettere a disposizione queste capacità, ritenute importanti in tutto il mondo, soprattutto da Europa e Italia che continuano a ricorrere i successi di USA e Cina.
Qual è l’ambizione di MaLGa a livello nazionale e internazionale?
L’idea di MaLGa è una: diventare un punto di riferimento.
Dal punto di vista della ricerca e delle nostre attività, MaLGa è in netta espansione; passeremo infatti da un team di 25 persone a uno di 35 e abbiamo tutt’ora varie posizioni aperte. Abbiamo inoltre svariati contatti con realtà internazionali, dal MIT ad altre realtà europee. L’Idea è di mettere a disposizione e di sviluppare ciò che sappiamo.
Mi appassiona molto sapere che ci sono ragazzi interessati a questi argomenti e mi piace l’idea di dargli queste opportunità e di guidarli verso queste materie.
La nostra missione? Ovviamente da un lato sviluppare ricerca, ma dall’altra, non dimenticando la nostra natura universitaria, fare education realizzando corsi che spaziano dall’introduttivo al molto avanzato, provando anche a fare da raccordo tra il mondo della ricerca e industriale. Un nostro obiettivo è proprio il knowledge transfer, non solo tra la ricerca e il mondo industriale, ma anche tra la ricerca che facciamo noi e gli altri campi di ricerca che ormai sfruttano il Machine Learning (tra i tanti mi viene in mente il mondo del clima, della meteorologia, delle neuroscienze, della biologia e della fisica).
Come vedi la Ricerca Universitaria nel quadro generale di rilancio dell’economia e del Paese, a seguito di questa grande crisi Covid che stiamo vivendo?
La mia è ovviamente una visione di parte, ma ritengo, come molti altri, che la ricerca sia l’investimento a lungo termine di tante cose. È un dato di fatto che l’AI è al momento uno degli argomenti che avrà più ricadute nei campi più disparati, ed Europa e Italia stanno proprio rincorrendo gli investimenti, più grossi e a lungo termine, creati da terze parti, le quali hanno riconosciuto che bisogna investire nelle persone e negli esperti.
Chiaramente c’è il tipico problema dei fondi alla ricerca: quello di poter avere un ritorno economico in tempo breve. Invece del Long Return on Investment, sarebbe più auspicabile, soprattutto in questo momento, un Quick Return on Investment. In momenti di crisi come quello che stiamo vivendo questo trade-off è ancora più forte, e in un momento di contrazione, individuare risorse che vanno a lungo termine non è facile.
Rimane comunque saldo un concetto: tutte le nazioni più competitive del mondo hanno riconosciuto la necessità e la strategicità di investire in questa direzione.
Perché avete scelto Open Search Network come industrial advisor di MaLGa?
Serendipity. MaLGa negli ultimi due anni è stata coinvolta, così come il resto del Dipartimento di Informatica, nel supporto di alcuni corsi con taglio più aziendale. Nell’ambito di queste attività sono stati organizzati degli Hackathon e così abbiamo conosciuto Aldo Razzino, CEO di Open Search Network.
Nonostante i nostri pregi, sappiamo che c’è qualcosa che l’università non ha: le risorse dedicate per i contatti con il mondo industriale. Sono state le nuove opportunità con il mondo industriale a spingerci verso OSN e i suoi servizi di R&D.
Ritengo che le interazioni vadano impostate affinché ci sia un mutuo beneficio, e questo richiede uno sforzo dedicato su cui noi non abbiamo risorse e neanche competenze. Con OSN volevamo capire se è possibile creare sinergie, dove da un lato noi avremmo qualcuno che ci aiuti ad esporre le nostre competenze sul mondo industriale, o sul mondo degli studenti, mentre noi per OSN possiamo essere una risorsa in termini di attività strutturali e di competenze sul tema dei dati e dell’AI.
Come trampolino di lancio per questa collaborazione, ci sono stati tre eventi: Regularization Methods for Machine Learning (REGML) e le Summer School, una su Deep Learning e una su Convex Optimization. Ci racconti qualcosa in più?
Certo! REGML va avanti ormai da 10-12 anni e negli ultimi 7 anni ha raggiunto un grande numero di partecipanti. Gli anni scorsi avevamo tra le 200/300 domande di iscrizione e venivano fin qui a Genova ben 150 persone; numeri pazzeschi, soprattutto se confrontati con le partecipazioni tipiche di un corso di dottorato. REGML è un corso in continua espansione, ma che rimane open, quindi gratuito. È evidente che con questi numeri, la mole di lavoro è notevole e, senza supporto, diventa poco sostenibile. L’idea è stata quindi quella di sfruttare l’interazione con OSN per potersi avvalere di un supporto e rilanciare i contenuti del corso, centrando il nostro target e aprendoci a direzioni diverse.
Le due Summer School sono invece più giovani, sono nate negli ultimi 3 anni, e l’idea era quello di creare un format con diversi moduli, così da poter sistematizzare il processo.
Come è stato svolgere le lezioni online invece che dal vivo, e soprattutto, al di là delle ovvie difficoltà incontrate, c’è stato qualche vantaggio inatteso in questa nuova forma di didattica e di eventi?
Onestamente? È difficile pensare a qualcosa meglio di prima, però c’è qualcosa che non è troppo peggio di prima. Il canale telematico a volte consente di avere una interazione in parallelo, che un po’ distrae ma che funziona. Lo strumento della chat e dei threads è una novità, non saprei giurare se effettivamente è meglio di prima, però è un mezzo in più che prima non c’era.
Un altra semi-novità è la messa a disposizione dei materiali: noi lo facevamo già da un po’, ma tutta inerzia che c’era prima nel farsi registrare è finita nel giro di una notte.
La terza novità riguarda i partecipanti di REGML. Di solito 1/3 dei partecipanti veniva da Genova, un altro 20% dall’Italia e il restante dall’Europa. Quest’anno invece GotoWebinar e la digitalizzazione dell’evento hanno incrementato l’arrivo di persone provenienti da molto lontano: USA, India, Africa ecc.
Cosa ne pensi della collaborazione con Open Search Network? Puoi darci qualche rivelazione sui progetti sui quali state lavorando?
Abbiamo rotto il ghiaccio su ciò che riguarda l’aspetto di education. Ora a noi piacerebbe provare a creare contenuti targettizzati per il settore industriale: sia qualcosa di specifico per i professionisti che lavorano con i dati, sia qualcosa di breve e snello per i dirigenti interessati ad investire nel mondo dell’AI, ma a cui mancano le coordinate, sia in termini di contenuti che di persone.
Da una parte quindi vogliamo lavorare per creare contenuti di formazione più legati al mondo industriale e della dirigenza industriale, dall’altro stiamo ragionando con OSN su come presentarci e come creare rapporti virtuosi tra il mondo della ricerca universitaria e il mondo industriale. Puntiamo infatti a creare rapporti di collaborazione, sia dal punto di vista di scambio di competenze che di scambio di visibilità, sfruttando quindi interessi complementari. A me piacerebbe molto sviluppare questo secondo obiettivo, perché diverso dalle classiche tesi industriali, presenti sul mercato ormai da una vita. Vogliamo puntare ad una diversa sinergia, vogliamo ragionare insieme per supportarci reciprocamente.
Queste sono le due cose principali che stiamo affrontando con OSN: l’education per l’azienda e le sinergie con il mondo dell’industria, non solo rispetto a progetti, ma anche rispetto a reciproco supporto e ad un aumento reciproco della visibilità.