#25 Matteo Togninalli [IT]: Intelligenza artificiale, innovazione ed etica del progresso

Come scienziato c'è una responsabilità, certo. La nostra missione di Solve Disease ha l'aspirazione di eliminare i mali che colpiscono tutti, quindi ridurre la sofferenza di bambini, giovani, famiglie è qualcosa che ci spinge ogni giorno. Ma ovviamente questo progresso medico ha anche conseguenze sulla speranza di vita e la struttura demografica delle nostre società. Ed Fondetud, un podcast della Fondazione Svizzera degli Studi. Conversazioni stimolanti con la rete della Fondazione. Un cordiale saluto ai nostri ascoltatori, mi chiamo Matteo Titus e lavoro come collaboratore scientifico presso la Fondazione Svizzera degli Studi, soprattutto all'ufficio IPFL. Oggi abbiamo con noi un alunno. Un alunno che lavora in uno dei campi più interessanti e promettenti del momento, il Big Data applicato alla biomedicina. Presenziamolo brevemente. Matteo Togninalli, originario dal Ticino, ha fatto il bachelor in scienza dei materiali all'EPFL dopo il liceo a Locarno. Poi ha continuato con un master in bioingegneria, sempre all'EPFL, e nel 2020 ha concluso un dottorato all'ETH, in biologia computazionale e machine learning. Di certo Matteo non perde tempo. Durante il dottorato ha cofundato Visium. Una start-up che si occupa di intelligenza artificiale e dati, e da poco, più di un anno, è tornato a lavorare nel campo della biomedicina, entrando in Isomorphic Labs, una spin-off di Google DeepMind, l'azienda che ha notoriamente creato AlphaGo. Da Isomorphic Labs si lavora per accelerare e migliorare il processo di scoperta dei farmaci. Ciao Matteo, benvenuto e grazie al nome dell'ufficio della Fondazione per aver accettato il nostro invito. Grazie dell'invito, è un piacere essere qui. Caro Matteo, iniziamo con una prima domanda. Perché affrontare così tanti temi diversi durante il dottorato? Di fatto hai lavorato su prendere i risultati di grandi studi genetici più confrontabili tra loro, per capire meglio quali geni influenzano quali caratteristiche nelle piante, ma anche sviluppare strumenti matematici per modellare oggetti complessi come reti o serie temporali, e finalmente creare modelli predittivi più precisi su quanto una pianta può produrre, combinando genetica, ambienti, ambiente e sviluppo. Quindi perché questa varietà di temi? La mia curiosità mi ha sempre spinto ad esplorare molti campi diversi già durante gli studi, e non mi vedevo fare un dottorato fisso su un progetto per quattro anni. Era uno dei miei criteri, diciamo, e è per quello anche che ho scelto il laboratorio di Carsten Borgward, che era l'ETH, adesso si è spostato al Max Planck Institute. La premessa era di poter esplorare diversi. diversi soggetti, e è stato possibile fare questo grazie a due fattori. Prima di tutto il laboratorio di Carsten Borgward aveva un sacco di collaborazioni. Essendo un laboratorio computazionale eravamo sempre alla ricerca di laboratori con dati del mondo reale, biologici ovviamente, per poter analizzarli. Quindi c'era questo aspetto di collaborazioni con altri laboratori molto presente. E il secondo motivo è stato grazie al gruppo di. altri dottorandi e postdoc guidati da un postdoc in particolare, Bastian Rieck, che adesso sta all'Università di Friburgo, che ci ha permesso veramente, ci ha spinti a collaborare gli uni con gli altri, a sempre esplorare i campi degli uni e degli altri. Non c'era una competizione, era proprio un ambiente molto collaborativo, dove ci tiravamo tutti verso l'alto. E c'è stata una parte del dottorato che ti ha appassionato più delle altre? Visto che la mia curiosità è sempre stata motivatoria, io sono stato molto interessato a scoprire un campo nuovo, che era quello del computer science un po' più teorica. E quindi il lavoro appunto sulla modellizzazione di grafi e reti è stato qualcosa di nuovo e molto motivante. È culminato poi con questa pubblicazione in una delle conferenze di machine learning e mi ha aperto proprio gli occhi a questo mondo della machine learning più teorico. E anche grazie a quello che poi ho cominciato a indirizzarmi verso il campo dell'intelligenza artificiale. Più direttamente con Visium, che avevo cofondato durante il dottorato. Quindi c'era un po' tutto questo mondo attorno a me che andava molto velocemente ed era estremamente motivante. Ecco, la tua tesi, come hai detto, ha aperto la strada per il ruolo di COO da Visium, che offre diversi servizi di data science e di machine learning per l'industria. In fondo con i progetti di dottorato lavoravi già sull'utilizzo concreto dei dati e sulla modellizzazione dei fenomeni complessi. Ho capito che a seconda dei clienti non si trattava sempre di biologia, ma immagino che tu abbia potuto comunque continuare a crescere sia sul piano del problem solving matematico che sul piano del management. Raccontaci un po' questa avventura. Visium è stata l'esperienza professionale più formativa. Quando crei una ditta, una start-up, passi dal campo della finanza, della gestione delle risorse umane, delle vendite, del marketing e ovviamente anche del marketing. Quindi questa varietà è stata affascinante. Ma quello che mi ha marcato di più penso che è il fatto di poter controllare completamente la cultura d'impresa che cerchi di avere nel gruppo di persone con cui lavori. Quando cominci a 6 in 3 puoi essere molto preciso su cosa cerchi nelle nuove persone che verranno a raggiungerti e puoi seminare un po' questi spunti, questi semi di caratteristiche. Poi quando la ditta cresce, passi a 10, 20, 50, 80 quando sono andato via, c'è una diffusione di questi valori e la cultura poi evolve di per sé, da sola e vedi comunque che l'idea che avevi all'inizio c'è ancora ma che si è arricchita poi con le esperienze degli uni e degli altri. Quindi questa è stata la parte più formativa. Poi ovviamente c'erano i progetti con i clienti, abbiamo fatto un sacco di cose diverse lavorando nel campo della profumeria, dove abbiamo sviluppato modelli per creare nuovi profumeri. Da firme niche con l'intelligenza artificiale, al campo della pharma dove avevamo modelli di visione per computer per automaticamente rilevare delle lesioni in immagini di istologia e fino a lavorare nel campo più industriale a montare dei sensori sulle macchine per capire quando verranno ad avere difetti e come poter fare un po' di mantenimento un po' più predittivo. Quindi soggetti ancora una volta molto diversi, mi occupavo di seguire un po' questi progetti prima da vicino quando eravamo pochi e poi un po' più da lontano quando la ditta è cresciuta e per quanto riguarda il campo della biomedicina dopo mi sono focalizzato sempre di più sui progetti con i nostri partner pharma e sono ritornato a appassionarmi a quel campo. Diciamo che c'è sempre stata l'idea di essere nel campo della salute esitavo a studiare medicina o ingegneria prima di andare all'università e mi sono per finire deciso di fare ingegneria perché avevo l'impressione che avrebbe lasciato più possibilità aperte e effettivamente c'era un po' più un velo di mistero sul percorso professionale che potrebbe esserne eseguito e quindi sono andato in quel campo ma la passione e l'interesse per la salute rimane e per quello che sono contento di essere tornato in questo campo adesso. E proprio arrivando a oggi lavori per Isomorphic Labs che ha per dirlo in due parole come obiettivo quello di Solving Disease. Di fatti poche persone metteranno in dubbio che sviluppare nuovi farmaci sia qualcosa di estremamente positivo e deve essere molto motivante impegnarsi ogni giorno nello sviluppo di una pipeline unificata per il drug design soprattutto considerando i successi già raggiunti come il nome assegnato tra gli altri a Demis Hazabis, il vostro CEO per il lavoro su AlphaFol2 che portava sulla predizione della struttura delle proteine. Oggi vi trovate a operare in un contesto profondamente multidisciplinare dove intelligenza artificiale, chimica e biologia devono dialogare in modo sempre più integrato. Come si traduce questa interdisciplinarietà nel lavoro quotidiano e quali opportunità o problemi emergono da questo incontro tra mondi scientifici con approcci e ritmi spesso molto diversi? La possibilità di lavorare da Isomorphic Labs è proprio un sogno perché è una science first company scusa l'inglicismo ma abbiamo proprio una team di esperti in tutti questi campi che vengono a lavorare assieme. Essendo sempre stato all'interfaccia di campi diversi questo è un setup ideale per me un mattino posso andare a discutere con un esperto in chimica o in biologia strutturale al pomeriggio parlare con i nostri esperti in intelligenza artificiale e il campo della biologia e della chimica lavora su tempi di laboratorio bisogna aspettare che i risultati tornino per poter andare avanti nel processo di riflessione e di sviluppo mentre che i campi dell'intelligenza artificiale e dell'informatica sono molto più veloci c'è un feedback molto più immediato e quello che cerchiamo di fare è di cercare di applicare queste tempistiche alla biologia e alla chimica e ovviamente bisogna anche cambiare le mentalità con cui gli scienziati di quei campi lì affrontano i loro problemi. E se parliamo adesso di risultati le conseguenze. conseguenze etiche del vostro scopo. Solving disease sono numerose. Pensiamo per esempio alle difficoltà sempre maggiori nell'accesso ai trattamenti medici oppure alle implicazioni sociali ed economiche di una speranza di vita sempre più lunga. Mi pongo due domande. Ti senti personalmente responsabile rispetto a queste conseguenze? E anche secondo te che cosa è possibile fare oggi? Negli ultimi vent'anni la speranza di vita in Svizzera è aumentata di tre anni, siamo a 84 anni in media adesso. In più della speranza di vita c'è anche il health span, la durata di salute che è aumentata, quindi le persone sono in buona salute per più a lungo. Questo è fantastico di per sé, ma ovviamente ci sono conseguenze sociali. Pensa per esempio che l'età della pensione è stata fissata a 65 anni nel 1948. Secondo te qual era la speranza di vita allora? Buona domanda. Forse 70 anni? 66 anni e mezzo. Quindi c'era proprio una pensione piuttosto corta in media. Quindi parte della soluzione deve essere politica ovviamente e non bisogna aspirare a un'età del pensionamento che sia 84 anni chiaramente, ma se viviamo 20 anni di più che all'epoca è necessario ripensare il nostro modello da quel lato lì. Idealmente questo dovrebbe essere passato prima che la maggioranza dei votanti sia più anziani del nuovo limite. Ma mi ricordo anche di aver parlato di questo problema dell'invecchiamento della popolazione durante i miei colloqui iniziali, quando sono entrato alla fondazione nel 2010, quindi mi permetti di fare un po' un full circle. Ma la speranza di vita più elevata è soltanto un lato della medaglia, dall'altro lato bisogna anche assicurarci di avere un rinnovo della popolazione. Abbiamo un problema da quel lato lì con nascite e immigrazioni che sono in calo, soprattutto le nascite. Leggevo recentemente un'analisi delle cause del baby boom degli anni 50-60 che è già iniziato negli anni 40. Si tratta di un'anomalia completa rispetto alla tendenza generale delle nascite che stava diminuendo già dalla fine del XIX secolo. Le analisi che sono state fatte rilevano che questo baby boom, temporaneo, è il risultato di progressi medici, tecnologici e sociali che sono avvenuti durante gli anni. Non era necessariamente legato a un migliore ambiente del dopoguerra. I fattori che hanno permesso questo baby boom erano dei progressi medici, tecnologici e sociali. Era diventato più sicuro fare bambini, la mortalità delle madri è diminuita notevolmente. Sono arrivate diverse innovazioni che hanno reso la vita domestica, più semplice, e c'era poi questo ambiente sociale molto particolare. Quindi questi tre fattori hanno permesso questo baby boom. Quindi forse da questo lato qui può anche esserci una soluzione tecnica in più della soluzione politica. Questo è il mio ottimismo che parla. L'avvento della robotica personalizzata, che avrà ovviamente applicazioni nel campo dell'aging, prendersi cura dei nostri anziani, potrebbe rilevarsi anche un buon fattore per aumentare le nostre nascite e rendere la crescita di bambini forse più facile e accessibili alle famiglie moderne. Ti sento ottimista con questi diversi sviluppi tecnologici e sei anche in una buona posizione per parlarle perché contribuisci a alcuni di questi sviluppi nel campo medico, diciamo. È interessante, ho sentito quando facevo una delle nostre accademie all'estero quest'anno alcune persone dire, ok per me la sustainability è poter continuare a vivere, poter continuare a fare business, no? Questa definizione è un po' diversa di quella che sarebbe la definizione canonica in Europa, diciamo, e con questo vorrei dire, con il progresso tecnologico ci sono anche diversi problemi che vengono con questo progresso. Secondo te i progressi ne valgono la pena? Secondo me sì. Secondo me il progresso è. è in un certo senso inevitabile perché viene da. è spinto dalla curiosità umana. Poi c'è tutto un sistema attorno ad esso che lo rende più veloce e ne possiamo parlare tra un attimo, ma se prendiamo il progresso di per sé, è grazie al progresso che siamo riusciti a risolvere alcuni dei più grandi problemi dell'umanità. Prendiamo per esempio la mortalità infantile, siamo riusciti a eradicarla completamente in meno di cent'anni il secolo scorso. O più recentemente, penso che quest'anno, arriveremo a meno del 10% della popolazione mondiale sotto soglia di povertà estrema, mentre che negli anni 90 eravamo a 50%. Quindi c'è certamente un aspetto molto positivo nel progresso. Il progresso poi porta anche le sue sfide e queste devono anche essere considerate, ma non penso che bloccare il progresso sia una soluzione per sé. Facciamo forse un piccolo esperimento di pensiero. Se durante la conferenza di Kyoto del 1990 avessimo deciso di fare un progresso, deciso di bloccare il progresso per ridurre le nostre emissioni di CO2, saremmo rimasti completamente bloccati con la nostra industria energetica termale e nucleare. Tutto il campo delle energie rinnovabili si è sviluppato dal 1990 ad oggi. Il costo per produrre una batteria è crollato del 99% dal 1990 ad oggi. Ovviamente questi nuovi processi industriali portano nuove sfide continuamente, ma sarebbe stato. È estremamente difficile poter risolvere la crisi climatica senza queste tecnologie che abbiamo oggi. Tutta l'industria eolica e del vento ci permette di farlo. Ma appunto il progresso è molto collegato alla crescita economica. Nel nostro sistema capitalistico i due sono intimamente legati. Il sistema capitalistico ha una serie di incentivi che accelerano il progresso e forse separare queste due componenti è qualcosa a cui dovremmo. dedicare un po' più di tempo. Ma forse per essere totalmente onesto sono fondamentalmente tecno-ottimista perché non vedo nessun altro movimento o ideologia ottimista e che porta all'ottimismo e che sia in Svizzera o nel mondo. E trovo che è peccato perché ovviamente non penso che un tecno-soluzionismo cieco sia la soluzione e faccia senso, ma i critici del tecno-ottimismo offrono soltanto una visione un po' triste e poco motivante del mondo senza avere alternative. E non bisogna assolutamente sottovalutare l'impatto dell'ottimismo per quanto si tratta di progressi sociali. Secondo me è necessario ricreare uno spirito di ottimismo e questo può essere fatto con una visione inclusiva del progresso tecnologico e sociale. Parlando di ottimismo, Sam Altman, parlando addirittura di una nuova era di abbondanza, sembra a volte anche essere piuttosto ottimista con il futuro, con queste rivoluzioni tecnologiche che sembrano inevitabili. Eppure negli ultimi cinque anni l'aumento dell'indice di sviluppo umano non ha seguito le proiezioni previste e le disparità tra il nord e il sud del mondo sono recentemente aumentate. Per rispondere a queste sfide, in alcune parti del mondo si stanno già sperimentando strumenti come il reddito di base universale o le imposte negative sul reddito che propongono finanziamenti a un certo punto di scolleggiare il reddito dal lavoro. Adesso ripensando alla tua esperienza come COO di una start-up, secondo te come mantenere la motivazione degli impiegati, la cura per il dettaglio, quando forse con questi nuovi sistemi che pongono alcune risposte dovrebbero pagare molte più tasse per finanziare un UBI societale? Non sono sicuro che la motivazione finanziaria fosse il motivo per il quale la gente venisse da Visium specie come una start-up all'inizio non pagavamo i salari di mercato ma scherzi a parte ho sempre sperato che l'UBI potesse essere una soluzione eventuale. Rutger Bregman, uno dei difensori dell'UBI ha recentemente postato risultati su vari studi che sono stati condotti e quello che si è osservato è che per situazioni di reddito molto basso in paesi dove il reddito è molto basso questo risultato è molto basso. Questo funziona estremamente bene mentre che in situazioni dove il reddito è già più elevato a partire da un certo livello il modello di redistribuzione di UBI non funziona più. Ci sono una serie di motivi ma questo ci permette di vedere che potrebbe essere uno strumento molto utile per ridurre le disparità a livello globale ma forse a livello locale bisogna pensare ad altre soluzioni. La parte finanziaria è certo una parte di motivazione per i lavoratori ma poi c'è anche il lavoro in sé e se ci mettiamo in una situazione dove una gran parte della popolazione venisse a non dover più lavorare grazie all'UBI o qualcos'altro la parte finanziaria Secondo me ci sarebbe un problema più grande a livello di identità quasi, per molte persone il lavoro fa parte integrante della loro identità, basta guardare cosa succede quando alcuni vanno in pensione, c'è una crisi di senso che molti si pongono. Quindi secondo me, nella mia visione ottimista, sono convinto che anche con sbalzi significativi dell'IA l'umano troverà sempre un posto per sé e per le proprie attività e considerando questi due fattori assieme, secondo me, anche se il valore economico del lavoro dovesse andare a zero, l'attività umana porterà comunque con sé un valore che forse potrà essere retribuito o scambiato in un certo senso. E qualora. Non fosse il caso e ci trovassimo quasi tutti senza lavoro e senza reddito, beh, la spesa dei consumatori crelerebbe a zero e il sistema economico si fermerebbe e a quel punto ci sarebbe una sola soluzione, rivoluzione. Come hai vissuto nel programma di sostegno della Fondazione durante parecchi anni, hai visto che durante i nostri eventi le conversazioni sono anche una parte importante del concetto globale, diciamo. Potresti forse. Potresti forse raccontarci uno o due eventi che sono stati più interessanti per te. Ogni volta che sono andato a un evento della Fondazione ho avuto tra le discussioni le più interessanti e stimolanti del mio percorso di studio. Sono sempre stati momenti memorabili, ho incontrato un sacco di persone con cui sono ancora in contatto ora e che mi hanno permesso di aprire i miei orizzonti su nuovi temi e nuovi soggetti. Questo penso che è proprio la forza della Fondazione, questa possibilità. E' proprio questa capacità di mettere assieme persone con interessi diversi e di stimolare un po' la conversazione. Un evento che probabilmente ricorderò sempre è stato l'MUN, quindi Model United Nations, dove siamo andati a New York a rappresentare l'Albania con il nostro gruppo. Ma più che il viaggio a New York c'è stato un anno di preparazione prima. Ci siamo incontrati. Sei volte per preparare il tema, abbiamo discusso, scambiato e siamo ancora oggi, dieci anni dopo, in contatto e cerchiamo di vederci regolarmente. Quindi quella è stata un'esperienza molto memorabile, sì. Grazie di cuore Matteo per aver accettato il nostro invito e per aver condiviso con noi il tuo percorso, i tuoi interessi e le tue riflessioni. Ti auguriamo il meglio per il futuro. Grazie mille, è stato un piacere. Ringraziamo le nostre ascoltatrici e i nostri ascoltatori per averci seguito. Vi invitiamo a scoprire gli altri episodi e partecipare alla conversazione scrivendoci i vostri commenti e suggerimenti a info.studioinstitutum.ch Un podcast della Fondazione Svizzera degli Studi. Autore dei sottotitoli e revisione a cura di QTSS