Si chiama Fabio Petroni, è nato a Roma 39 anni fa ed è cresciuto a Monterotondo insieme alla madre maestra elementare e al padre specialista nella ricerca in ambito chimico.Diplomato al Liceo Scientifico “Giuseppe Peano”, laurea in ingegneria informatica e un dottorato di ricerca conseguito alla Sapienza Università di Roma, dopo un periodo di ricerca in Meta AI e la co-fondazione di una start-up dedicata all’applicazione dell’intelligenza artificiale all’analisi di dati finanziari, Fabio Petroni è rientrato in Italia per stabilire il suo gruppo di ricerca al Laboratorio Europeo di Biologia Molecolare (EMBL) di Roma.La sua passione per i sistemi di intelligenza artificiale, ha segnato l’inizio di una carriera internazionale, che oggi lo riporta proprio a Monterotondo, come nuovo group leader all’EMBL dove coordina un progetto sullo sviluppo di sistemi di IA a supporto della ricerca nelle scienze della vita.Dopo gli studi e diverse esperienze all’estero, nel 2018 Petroni approda a Meta AI, nel team FAIR (Fundamental AI Research) dedicato alla ricerca avanzata sui sistemi di intelligenza artificiale. Lavora a lungo su Knowledge-Intensive Natural Language Processing (NLP) – ovvero l’elaborazione del linguaggio naturale basata sulla conoscenza, che consente alle macchine di comprendere, utilizzare e generare informazioni a partire da grandi collezioni di dati.In uno dei suoi studi, ha dimostrato come i modelli linguistici di grandi dimensioni (Large Language Models – LLM) possano non solo immagazzinare, ma anche recuperare conoscenze dai propri parametri, funzionando di fatto come basi di conoscenza. Questo studio ha segnato un punto di svolta nel modo in cui vengono considerati gli LLM, mettendo in luce il loro doppio ruolo di motori di ragionamento e archivi di conoscenza.Sempre all’interno di Meta AI ha fatto parte del team di ricerca che ha sviluppato RAG (Retrieval-Augmented Generation), una tecnologia fondamentale che consente agli attuali modelli di linguaggio (come ChatGPT, Gemini ed altri) di fornire informazioni più complete e accurate. RAG combina infatti le capacità di ricerca a quelle di generazione di testo, facendo in modo che l’IA recuperi informazioni aggiornate da fonti esterne mentre fornisce la risposta.Nel 2022 contribuisce alla fondazione di Samaya AI, in cui mette a frutto l’esperienza e la conoscenza maturate per creare una piattaforma di scoperta della conoscenza dedicata ai professionisti del settore finanziario.Come è avvenuto il passaggio dal mondo delle Big Tech alla ricerca biologica di base?“Più che di un passaggio in realtà si è trattato di un percorso, sempre guidato dalla passione per la “ricerca. In Meta AI ho potuto esplorare domande fondamentali sul funzionamento e sul miglioramento dei sistemi di IA. In Samaya, ho applicato quelle conoscenze a delle esigenze reali, osservando da vicino come gli utenti reali interagivano con gli strumenti sviluppati. L’EMBL rappresenta per me la sintesi ideale di queste due esperienze: da un lato offre l’accesso a dati e infrastrutture sperimentali uniche; dall’altro mi consente di lavorare al fianco di chi fa ricerca in laboratorio. Questo contesto mi permetterà di testare direttamente l’efficacia dei sistemi che svilupperemo, valutandone l’impatto reale sulla ricerca biologica”.Quale è il focus del suo gruppo di ricerca all’EMBL?“Il nostro obiettivo è costruire sistemi di IA che ragionano su dati multimodali, integrando cioè informazioni provenienti da fonti eterogenee: dalla letteratura scientifica, dall’imaging microscopico, dai risultati sperimentali e da molte altre fonti. Questo ci consentirà di sviluppare dei veri e propri agenti intelligenti che affiancheranno i ricercatori nel lavoro quotidiano: proponendo ipotesi ed esperimenti, monitorando e adattando i processi sperimentali in tempo reale, riducendo i tempi di ricerca e contribuendo a rendere il processo scientifico più efficiente e mirato.In un futuro non troppo lontano, immagino l’IA come un membro cognitivo del team di ricerca, capace di coordinare in modo proattivo il processo sperimentale, automatizzare i compiti ripetitivi e lasciare al ricercatore la possibilità di concentrarsi sugli aspetti più strategici e creativi del processo di scoperta”.Come si è avvicinato alle applicazioni dell’IA alle scienze della vita e all’EMBL?“Il mio lavoro si è sempre focalizzato sul recuperare e utilizzare conoscenza a partire da grandi quantità di dati. In questo senso, le scienze della vita rappresentano un terreno ideale: la quantità di dati disponibili cresce rapidamente, ma la capacità di trasformarli in conoscenza utile è ancora limitata e frammentaria. Il potenziale per l’utilizzo dell’IA in questo ambito è enorme – come dimostra anche il Premio Nobel per la Chimica assegnato ad AlphaFold nel 2024. Ma l’elemento fortemente attrattivo per me è l’impatto che queste tecnologie possono avere: accelerare il processo di scoperta di farmaci o comprendere i meccanismi delle malattie può letteralmente salvare vite.All’EMBL ho trovato il contesto ideale per dare forma a questo tipo di ricerca. Oltre ad essere attratto dall’eccellenza scientifica e dalle infrastrutture all’avanguardia, mi ha colpito la forte integrazione tra ricerca computazionale e sperimentale, un fattore piuttosto raro ma essenziale per far avanzare l’applicazione dell’IA nelle scienze della vita. L’EMBL inoltre attrae talenti da tutto il mondo, un elemento chiave per costruire un gruppo competitivo e dinamico. Anche il contesto più ampio è estremamente stimolante: il mio gruppo fa parte di un network distribuito tra le varie sedi dell’EMBL, che ha guidato la definizione della strategia IA dell’Istituto. L’obiettivo è ambizioso: integrare le tecnologie di IA in tutti gli ambiti della ricerca biologica. Lavorare in un ambiente con una visione strategica ben definita, insieme ai ricercatori che hanno aperto la strada all’applicazione dell’IA nelle scienze della vita, mi dà la sensazione di essere nel posto giusto e mi spinge continuamente al confronto e alla condivisione”.Dal punto di vista personale, cosa significa per lei tornare in Italia e soprattutto a Monterotondo?“Tornare qui significa avere l’opportunità di costruire qualcosa di rilevanza internazionale nel luogo in cui sono cresciuto – un’occasione rara che sento anche come una responsabilità. Sul piano personale, vuol dire anche riconnettermi con le mie radici: la mia famiglia, gli amici e il territorio”.L'articolo MONTEROTONDO – Costruire l’intelligenza del futuro per le scienze della vita: la nuova sfida di Fabio Petroni proviene da Tiburno Tv.