Neural Linked Data
1. Manifesto concettuale Neural Linked Data (NLD) è un paradigma che integra modelli neurali (deep learning, GNN, LLM) con la struttura semantica e logica dei Linked Data (RDF, OWL, ontologie, knowledge graphs). L’obiettivo è creare sistemi che apprendono dai dati non strutturati e contemporaneamente ragionano in modo simbolico, unendo l’adattività dei modelli neurali con la trasparenza e la struttura del sapere formale. 2. Principi Connessione → i dati sono entità vive, rappresentate come nodi e relazioni semanticamente definite.
LinkedData.Center annuncia il lancio di HDTwin.ai
Milano, Italia - 20 Agosto 2025 - LinkedData.Center, pioniere nell’integrazione di dati e intelligenza artificiale, è orgogliosa di annunciare il lancio ufficiale di HDTwin.ai, un progetto rivoluzionario che stabilisce un nuovo standard nel campo dei Digital Twin Umani. Questa innovazione, frutto di una tecnologia proprietaria in attesa di brevetto, rappresenta il primo progetto nel suo genere a offrire una validazione scientifica rigorosa, garantendo opinioni imparziali e scalabili attraverso l’uso di agenti AI altamente configurabili.
Neuro-Symbolic AI: la nuova frontiera dell’intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale ha vissuto diverse epoche: da quella simbolica, basata su regole logiche, a quella statistico-connessionista, dominata dalle reti neurali e dai Large Language Models (LLM) come ChatGPT. Ma oggi si sta affermando un nuovo paradigma che unisce il meglio dei due mondi: la neuro-symbolic AI. Che cos’è la Neuro-Symbolic AI? La neuro-symbolic AI (NSAI) è un approccio ibrido che combina due modelli di intelligenza artificiale profondamente diversi: L’AI simbolica, che si basa su regole logiche, simboli e ragionamento deduttivo.
LinkedData.Center supporta la rivoluzione Copernicana
La Smart Data Management Platform sviluppata da LinkedData.Center è al cuore della nuova iniziativa dei Copernicani budget.g0v.it . Una applicazione nata per offrire a tutti gli italiani uno strumento semplice e immediato per capire come vengono utilizzati i loro soldi e dare, finalmente, una giusta prospettiva a quanto si sta investendo per affrontare le diverse sfide del nostro paese.
Cosa è una smart data management platform
La gestione delle informazioni in una data-driven company con le DMP. I dati sono il petrolio del futuro, ma come il petrolio devono essere raffinati prima di poter essere usati. Per accrescere la competitività di una impresa è necessario un sistema informativo che separi in modo chiaro il mondo dei dati dal mondo delle applicazioni. I dati sono ovunque e non esiste un solo modo di trattarli: alcuni devono essere analizzati in tempo reale, altri possono essere analizzati con più calma.
Quando usare database a grafo
I database a grafo sono progettati appositamente per lo storage e la navigazione di relazioni. Presentano vantaggi rispetto ai database relazionali per i casi d’uso come social network, motori di raccomandazioni e rilevamento di frodi, dove è necessario creare molte relazioni tra dati ed eseguire rapidamente query su di esse. La creazione di questi tipi di applicazioni utilizzando un database relazionale prevede alcune difficoltà: sono necessarie più tabelle con varie chiavi correlate (foreign keys); le query SQL per la navigazione in questi dati richiederebbero strutture annidate e join complesse che diventano scomode e inefficienti con il crescere della quantità dei dati nel corso del tempo.