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Scenario tecnologico dell'Intelligenza Artificiale attraverso l'analisi brevettuale = Artificial Intelligence technological scenario through patent analysis

Enrico Bertone

Scenario tecnologico dell'Intelligenza Artificiale attraverso l'analisi brevettuale = Artificial Intelligence technological scenario through patent analysis.

Rel. Federico Caviggioli. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale, 2021

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Abstract:

L'intelligenza artificiale, ovvero l'emulazione dei processi logici e cognitivi tipici del cervello umano da parte di una macchina, è stato fin dalla nascita dei primi calcolatori uno degli obiettivi degli esperti del settore. Negli ultimi anni, grazie soprattutto all'avvento di internet e allo sviluppo del settore high-tech, questo obiettivo è diventato sempre più realistico tanto che ormai si parla sempre più di intelligenza artificiale. L'obiettivo di questa tesi è quello di analizzare il contesto tecnologico attuale attraverso l'analisi delle informazioni brevettuali delle imprese nel settore dell'intelligenza artificiale ottenendo le informazioni per comprendere al meglio l'evoluzione passata e futura e l'impatto che tale evoluzione ha avuto nel passato e che presumibilmente avrà nel futuro. Il primo capitolo della tesi ha l'obiettivo di fornire una contestualizzazione tecnologica al fine di comprendere al meglio la tecnologia e di apprendere quale siano le caratteristiche principali e il funzionamento di base dei sistemi intelligenti. Il secondo capitolo si concentrerà sui brevetti spiegando nel dettaglio la loro struttura e le informazioni che contengono al loro interno. Nel capitolo 3 il focus sarà sulla strategia di ricerca da me adottata per cercare i dati sui brevetti che saranno analizzati nel capitolo 4, nel quale verranno effettuate le analisi e verranno commentate nel dettaglio. Basandomi sulle analisi effettuate e sui dati raccolti nell'ultimo ho tratto le mie conclusioni sullo scenario tecnologico dell'intelligenza artificiale.

Relators: Federico Caviggioli
Academic year: 2020/21
Publication type: Electronic
Number of Pages: 59
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-31 - MANAGEMENT ENGINEERING
Aziende collaboratrici: UNSPECIFIED
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/17937
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