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.
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.
LinkedData.Center lancia EZClassifier
LinkedData.Center ha rilasciato la prima versione di EZClassifier: una piattaforma in grado di classificare, categorizzare, riconoscere riferimenti all’interno di un testo in qualsiasi lingua a partire da pochissimi esempi per ogni categoria da riconoscere (almeno uno). La piattaforma utilizza in modo sinergico le tecnologie semantiche e linguistiche ( neuro-symbolic AI) per rendere facile ciò che fino ad oggi richiedeva decine di migliaia di dati taggati per addestrare i modelli con il lavoro di data scientist esperti.
Trovare e correggere gli errori nei dati anagrafici
Nell’amministrazione di un’impresa sono sicuramente l’elemento più consultato: si tratta dei dati anagrafici, gli elenchi dei nomi e degli indirizzi di fornitori, clienti, agenti o collaboratori. Sono uno strumento quasi scontato, su cui si fa affidamento ciecamente. Come reagire allora di fronte al fatto che più del 90% delle aziende dichiara di avere anagrafiche inesatte? Uno dei problemi più diffusi nelle aziende I problemi possono essere molteplici, ma il più frequente – e forse il più banale – è quello legato all’errata attribuzione di città e provincia di un indirizzo.