Scacco alla pandemia con l’intelligenza artificiale
Da un sistema di allerta precoce alla gestione ottimale della crisi socio-economica
di Sergio Bedessi
Più che altro possono aiutare i decisori politici nel dosare attentamente le varie misure adottate per cercare di limitare le ripercussioni fortemente negative sul tessuto socio-economico.
Il volume si configura così come un piccolo manuale per i decisori politici, ma anche un testo per chiunque voglia comprendere le dinamiche epidemiche e i correlati modelli e metodi di previsione, e capire che cosa non ha funzionato nel caso Covid-19.
Sergio Bedessi
Si occupa da molti anni di intelligenza artificiale, in particolare di reti neurali, argomenti sui quali ha scritto libri, articoli e tenuto docenze, anche universitarie, con riferimento specifico all’uso delle reti neurali per la previsione dei fenomeni sociali. Collabora con il CSSII Centro Studi Strategici Internazionali e Imprenditoriali dell’Università degli Studi di Firenze e con altri istituti di ricerca nel campo della sicurezza. Laureato in Architettura, in Scienze politiche e con una terza laurea specialistica in Metodologia e ricerca empirica nelle Scienze sociali, ha conseguito altre specializzazioni. Maggiori notizie sull’autore su www.bedessi.org.
L’idea è semplice: l’intelligenza artificiale – e in particolare le reti neurali – possono essere efficienti, più di altre metodologie, nelle previsioni collegate ai fenomeni epidemici e pandemici.
Più che altro possono aiutare i decisori politici nel dosare attentamente le varie misure adottate per cercare di limitare le ripercussioni fortemente negative sul tessuto socio-economico.
Il volume si configura così come un piccolo manuale per i decisori politici, ma anche un testo per chiunque voglia comprendere le dinamiche epidemiche e i correlati modelli e metodi di previsione, e capire che cosa non ha funzionato nel caso Covid-19.
Sergio Bedessi
Si occupa da molti anni di intelligenza artificiale, in particolare di reti neurali, argomenti sui quali ha scritto libri, articoli e tenuto docenze, anche universitarie, con riferimento specifico all’uso delle reti neurali per la previsione dei fenomeni sociali. Collabora con il CSSII Centro Studi Strategici Internazionali e Imprenditoriali dell’Università degli Studi di Firenze e con altri istituti di ricerca nel campo della sicurezza. Laureato in Architettura, in Scienze politiche e con una terza laurea specialistica in Metodologia e ricerca empirica nelle Scienze sociali, ha conseguito altre specializzazioni. Maggiori notizie sull’autore su www.bedessi.org.
Pagine | 160 |
Data pubblicazione | Gennaio 2022 |
Data ristampa | |
Autori | Sergio Bedessi |
ISBN | 8891655677 |
ean | 9788891655677 |
Tipo | Cartaceo |
Sottotitolo | Da un sistema di allerta precoce alla gestione ottimale della crisi socio-economica |
Collana | Sociale & Sanità |
Editore | Maggioli Editore |
Dimensione | 15x21 |
Prefazione di Sergio Bedessi
Introduzione
1. Epidemie e pandemie
1.1. I fenomeni epidemici e pandemici
1.2. Gli indicatori epidemici e le problematiche connes¬se
1.3. Modelli e metodi utilizzati per le previsioni dell’anda¬mento epidemico/pandemico
2. L’epidemia Covid-19
2.1. Covid-19. L’evoluzione nelle varie fasi: inizio, epide¬mia, pandemia, diminuzione, stagnazione, nuova fa¬se epidemia
2.2. Gli indicatori specifici per Covid-19
2.3. I metodi previsionali utilizzati
3. Una nuova visione dei fenomeni epidemici
3.1. Epidemie e pandemie come fenomeno sociale
3.2. Le previsioni dei fenomeni sociali: elementi teorici, metodologici, indicatori e strumenti di previsione
4. Strumenti di previsione innovativi in campo epidemico
4.1. Intelligenza artificiale e reti neurali come strumento di previsione
4.2. Previsioni di andamento epidemiologico tramite ANN
4.3. Metodi di previsione a confronto sul fenomeno Co¬vid-19
4.4. Dati epidemiologici e informazioni non strutturate: il ruolo dell’intelligence
4.5. Dalle previsioni a un sistema di early warning per le future epidemie
5. Conclusioni
Bibliografia essenziale