Google lancia un nuovo gruppo di ricerca a Zurigo
Giovedì Google ha presentato il nuovo gruppo di ricerca «Google Research Europe», che opererà nel campo del machine learning. Il team, sotto la direzione tecnica del direttore ingegneristico Emmanuel Mogenet, opererà da Zurigo.

Google Research Europe sostiene gli sviluppatori di software e i ricercatori specializzati nell'apprendimento automatico. Questo darà loro l'opportunità di guidare lo sviluppo globale dei prodotti di Google nel cuore dell'Europa e di svolgere il loro lavoro di ricerca nell'ambito di un approccio più ampio e globale. Il nuovo team lavorerà a stretto contatto con i ricercatori di Google in tutto il mondo, che contribuiranno con le loro competenze specifiche all'avanguardia della tecnologia ML. Condivideranno le loro idee sulle tecnologie e sulle tecniche di ML in modo da sviluppare prodotti e strumenti utili per l'applicazione globale.
Oltre a questa collaborazione, il team si concentrerà su tre aree principali dell'apprendimento automatico:
Apprendimento automatico è la scienza che si occupa di rendere le cose intelligenti. Una parte importante di questa scienza è l'apprendimento automatico (ML): ad esempio, insegnare a un computer a riconoscere gli schemi invece di programmarlo per seguire determinate regole. Il software adattivo è chiamato rete neurale e assomiglia lontanamente a un vero cervello. È composto da milioni o miliardi di "neuroni", piccole unità di calcolo, ognuna delle quali esegue un semplice calcolo e poi trasmette l'informazione ai neuroni a cui è collegata. Nel suo insieme, la rete neurale può imparare a riconoscere modelli relativamente complessi. In questo "apprendimento profondo", i neuroni sono disposti su diversi livelli in modo che ogni livello impari dal livello sottostante. In questo modo impara il modello del modello del modello. Smart Reply in Inbox, ad esempio, utilizza le più recenti reti neurali per generare suggerimenti per brevi risposte ai messaggi in arrivo.
Elaborazione e comprensione del linguaggio è un settore dell'informatica, dell'intelligenza artificiale e della linguistica computazionale che si occupa dell'interazione tra computer e linguaggio umano. Ad esempio, quando si parla all'app di Google sul proprio smartphone, il riconoscimento vocale trasforma i suoni in parole (Google ha utilizzato il deep learning per migliorare il riconoscimento vocale di circa il 25%), l'elaborazione del linguaggio naturale aiuta a capire cosa si intende. Inoltre, una versione del deep learning aiuta a categorizzare i risultati della ricerca.
Percezione della macchina affronta la grande sfida della comprensione di immagini, suoni, musica e video, ad esempio con Google Photos è possibile cercare qualsiasi cosa, da "abbraccio" a "cani", perché il sistema utilizza l'ultimo sistema di riconoscimento delle immagini di Google.
All'interno di queste aree principali, il team cercherà di ottimizzare l'infrastruttura di ML. Inoltre, i risultati della ricerca saranno messi a disposizione della comunità, per consentirne l'applicazione pratica.
Emmanuel Mogenet sull'annuncio: "Alcune delle migliori università tecniche del mondo hanno sede in Europa. È quindi logico creare un team qui. Non vediamo l'ora di collaborare con le eccellenti istituzioni informatiche locali e speriamo di dare ulteriori preziosi contributi alla comunità accademica, sia attraverso le nostre pubblicazioni che il supporto accademico."
Dietro a molti dei prodotti che centinaia di milioni di persone usano ogni giorno, da Translate e la ricerca di immagini a Smartreply per Inbox, c'è la continua ricerca di Google sull'apprendimento automatico. Gli uffici di Zurigo ospitano il più grande centro di sviluppo di Google al di fuori degli Stati Uniti, con oltre 1800 dipendenti provenienti da 75 nazioni. La tecnologia su cui si basa il Knowledge Graph è stata sviluppata a Zurigo e qui gli ingegneri hanno sviluppato la tecnologia di conversazione per l'Assistente Google in Allo.













