Symposium on Data Readiness for Artificial Intelligence

L’IZS di Teramo ha partecipato al “Symposium on Data Readiness for Artificial Intelligence”, organizzato dall’Autorità Europea per la Sicurezza Alimentare (EFSA - https://www.efsa.europa.eu/it), che si è tenuto a Parma il 23 e 24 ottobre 2024.

Il Simposio ha riunito esperti, membri delle reti di dati scientifici dell’EFSA e specialisti coinvolti nelle attività di Focal Point. L’obiettivo è stato discutere il livello di preparazione dei dati per l’intelligenza artificiale (AI) e i futuri sviluppi in ambito di sicurezza alimentare e salute pubblica.

Tra i principali temi trattati: le infrastrutture per la gestione dei dati, le strategie per migliorare la qualità e la disponibilità dei dati adatti all’uso di algoritmi di intelligenza artificiale e le sfide della condivisione di dati tra istituzioni europee. Un focus particolare è stato dedicato alle soluzioni innovative di machine learning e ai modelli predittivi per l’analisi dei dati scientifici, fondamentali per la valutazione e la gestione del rischio nel settore della sicurezza alimentare.

Gli esperti in interoperabilità tra sistemi informativi e gestione automatizzata dei dati, Angelo Cerella e Sabrina Mazzagufo del Laboratorio Tecnologie delle Informazioni e della Comunicazione dell’IZS di Teramo, hanno illustrato i progressi nel campo della mappatura automatizzata dei dati attraverso il poster intitolato “Sigma-Est - Beyond the Mapping”.

La presentazione ha evidenziato le potenzialità di questo strumento non solo per la mappatura dei dati, ma anche per il supporto decisionale, grazie a una gestione avanzata delle informazioni e una maggiore interoperabilità tra le piattaforme di monitoraggio.

Il “Symposium on Data Readiness for Artificial Intelligence” ha rappresentato un’importante occasione di confronto sui progressi delle attività a livello europeo, mirate a garantire l’integrazione dei dati scientifici tra gli Stati membri e a supportare l’EFSA nella sua missione di protezione della salute pubblica. Durante le sessioni i partecipanti hanno esaminato esempi pratici di applicazioni AI per il monitoraggio dei contaminanti alimentari e lo sviluppo di modelli epidemiologici avanzati, sottolineando l’importanza di standard elevati per la qualità e la completezza dei dati.