Leonida Gianfagna, una brillante mente italiana dietro l’innovazione di Cyber Guru

AI & ML Expert Talks
4 Luglio 2023
Leonida Gianfagna e Gianni Baroni

Intervista a Leonida Gianfagna, fisico teorico a capo del settore Ricerca e Sviluppo

C’è chi i brillanti scienziati se li va a cercare lontano, magari in un altro paese, e chi se li ritrova in casa, per cause più o meno fortuite.

Leonida Gianfagna, giovane fisico teorico specializzato in particelle elementari, dopo una brillante carriera in IBM, con un MBA preso alla Warwick Business School (WBS), UK, tesi sul modello SaaS (Software as a service) e dopo aver coordinato dall’Italia, sempre per IBM, un team di R&D negli Stati Uniti, incontra in modo da lui definito rocambolesco Cyber Guru, si innamora di questo progetto innovativo e si butta a capofitto nella struttura “Ricerca e Sviluppo” di questa piccola e promettente Start Up. 

Raccontaci come è andata

Era il 2019 quando ho conosciuto Gianni Baroni, Ceo di Cyber Guru e sono rimasto molto colpito dalla sua visione d’impresa, dal suo progetto e dal suo entusiasmo. Io stavo concludendo la mia esperienza con IBM perché la multinazionale aveva deciso di centralizzare il suo modello di Ricerca e Sviluppo negli USA e io avrei dovuto trasferirmi oltreoceano.

L’idea però di portare in una startup tutte le esperienze fatte in una organizzazione grande e strutturata come IBM, raccogliendo la sfida di ricominciare da zero, mi allettava molto. Allo stesso tempo ero attratto dall’idea di riprendere in mano una mia antica passione mai sopita, quella della cibernetica (negli anni 90 c’era l’indirizzo elettronico-cibernetico dentro la facoltà di fisica dove si studiavano le reti neurali come sistemi fisici), dell’intelligenza artificiale e del machine learning. Così ho preso una decisione di pancia e mi sono buttato in questa nuova avventura.

Un modo di lavorare totalmente diverso

Due mondi opposti. Uno, IBM, molto strutturato, controllato, gerarchico, l’altro, Cyber Guru, leggero, agile, flessibile, dove si può sperimentare con molta più libertà. È stato bello conciliare queste due polarità e far dialogare l’estremamente grande con l’estremamente piccolo. Anche perché quando sono arrivato in Cyber Guru ancora non c’era una struttura di Ricerca e Sviluppo ed era tutto da inventare. Una sfida intrigante. 

Parallelamente stavi scrivendo, insieme ad Antonio Di Cecco che collabora con Cyber Guru, il tuo ultimo libro Explainable AI with Python. Ce ne parli? 

Il libro è nato dall’interesse che da sempre coltivo per il machine learning. La sfida è stata quella di fornire una descrizione abbastanza completa dei concetti attuali e delle tecniche disponibili per rendere più spiegabili i modelli di machine learning. Gli approcci presentati possono essere applicati a quasi tutti gli attuali modelli di apprendimento automatico: tra gli altri la regressione lineare, le reti neurali (deep learning), l’elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento delle immagini. 

I progressi nel campo dell’apprendimento automatico stanno aumentando l’uso di agenti artificiali per svolgere compiti critici precedentemente gestiti dall’uomo, anche in settori importanti, come quello sanitario, legale e finanziario. Sebbene i principi che guidano la progettazione di questi agenti siano noti, la maggior parte degli attuali modelli di apprendimento profondo sono “opachi” per la comprensione umana. Explainable AI with Python colma l’attuale lacuna nella letteratura su questo argomento adottando una prospettiva sia teorica sia pratica.

In che modo questo lavoro ha influenzato la tua nuova attività in Cyber Guru?  
Quando sono arrivato in Cyber Guru esisteva già un prodotto di e-learning che prevedeva alcune innovazioni, come la gamification. C’era però l’obiettivo di andare verso un prodotto di formazione antiphishing che prevedesse un training individualizzato. L’idea era quella di addestrare i clienti in modo differenziato, mettendo ogni partecipante di fronte a sfide tarate sul suo specifico livello di conoscenza. Per realizzare questo obiettivo era necessario sviluppare un prodotto controllato da un modello di machine learning.
Ecco che il mio lavoro sul libro e gli obiettivi di Cyber Guru hanno trovato la convergenza.

Se vuoi saperne di più su Explainable AI with Python

Iscriviti alla newsletter

Articoli correlati