Aindo, la startup che analizza i dati nel rispetto della privacy

Nel mare magnum dei big data e dell’intelligenza artificiale, il confine tra analisi dati e rispetto per la privacy è sempre più labile. Aindo, startup nata all’interno della Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati di Trieste da 3 esperti di intelligenza artificiale – Daniele Panfilo (CEO), Sebastiano Saccani (Head of R&D) e Borut Svara (CTO) – ha sviluppato una piattaforma di intelligenza artificiale per la gestione della catena di valore del dato basata sulla generazione di dati sintetici. Questi ultimi rappresentano un nuovo paradigma che consente l’utilizzo di dati, anche sensibili, su larga scala, riuscendo a garantire, comunque la privacy degli individui. Come ci riesce? Lo abbiamo chiesto a Daniele Panfilo, co-founder e CEO di Aindo.

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Cosa fa Aindo?
Aindo è nato nel 2018 per offrire servizi di consulenza nel settore dell’intelligenza artificiale. Per mezzo di modelli di machine learning di tipo generativo, addestrati ad hoc, riesce a simulare dati reali utilizzando dati finti. I dati sintetici imitano i dati originali in modo così accurato che la loro analisi porta alle stesse identiche intuizioni dell’analisi dei dati originali, risolvendo il trade off tra privacy e utilità dell’informazione, assicurando da una parte la possibilità di valorizzare a pieno le potenzialità dell’intelligenza artificiale, e, dall’altra, di proteggere i dati personali a differenza dei tradizionali metodi di anonimizzazione. Una volta creato il dato sintetico, l’analisi viene condotta unicamente tramite questo, al fine di sviluppare soluzioni IT in ambiti ad alto impatto sociale e di business, come la ricerca in ambito sanitario e farmaceutico e lo sviluppo di tecnologie per i mercati finanziari e assicurativi. Questo tipo di dati infatti, sono utili, ad esempio, nel campo sanitario; permettendo a una struttura sanitaria di poter accedere e condividere con altri enti informazioni cliniche per lo sviluppo di sistemi di prevenzione. 

A quale tipo di bisogno Aindo riesce a sopperire?
Oggi l’innovazione poggia sull’utilizzo dei dati come processo innovativo e l’intelligenza artificiale è sicuramente un game-changer. Affinché possa funzionare nel migliore dei modi, deve poter avere accesso a una grande mole di dati. Il vero problema è riuscire ad accedere a queste informazioni. Molti di questi dati, infatti, non trovano un riscontro analitico. Come team ci siamo posti la domanda di cosa poter fare affinché questi dati siano accessibili. Le correnti di anonimizzazione avevano una serie di problematiche quindi abbiamo iniziato a condurre una serie di studi sui modelli di tipo generativo per la struttura di dati artificiali. Facilitando lo scambio sicuro di informazioni, i dati sintetici assicurano agli individui la privacy, incentivando la nascita di data space globali condivisi attraverso i quali le informazioni potranno fluire liberamente, in linea con le richieste sia della Commissione europea che del G7.

Come riuscite a proteggere i dati sensibili?
Usiamo dati che non possono essere riconducibili a un paziente reale. La nostra analisi, di fatto, ha una valenza statistica perché il dato specifico non è riconducibile all’analisi di un singolo paziente ma serve a creare applicazioni di statistica avanzata. La tecnologia di Aindo ha riscosso grande interesse anche a livello internazionale: nel 2020 la startup ha vinto lo European Data Incubator (EDI) mentre nel 2021 ha partecipato all’acceleratore Creative Destruction Lab (CDL) dell’Università di Oxford.  Nel 2021, Aindo ha raccolto un investimento di 2,8 milioni di euro dal fondo Vertis Venture 3 Technology Transfer per sviluppare e portare a mercato la sua tecnologia proprietaria di generazione di dati sintetici. Dopo aver vinto la Noovle Cloud Challenge per progetti innovativi di AI e cloud computing promossa da TIM e Google, e aver ottenuto una menzione speciale allo Unicredit Start Lab, Aindo è stata anche selezionata da Sifted / Financial Times tra le startup italiane da tenere d’occhio nel 2023. Aindo ha partecipato anche a eventi come NeurIPS 2022 (Neural Information Processing Systems), tra le più prestigiose conferenze a livello globale sull’intelligenza artificiale, dove la startup ha presentato uno dei primi studi al mondo sulla sintetizzazione e il funzionamento dei dati relazionali dal titolo “Generating Realistic Synthetic Relational Data through Graph Variational Autoencoders”. 

Quali sono i vostri prossimi progetti?
Sicuramente l’ampliamento del team che oggi conta 18 persone, tutte con un background prettamente tecnico. Ci muoviamo tra Milano, Trieste, la Svizzera e la Francia ma nei prossimi mesi vorremmo crescere. In particolar modo, pensiamo di portare a bordo nuovi esperti nei settori del Marketing e del Business. Inoltre, puntiamo a una maggiore crescita di mercato. Stiamo cercando di evolvere il nostro prodotto con l’implementazione di nuovi strumenti e la possibilità di collaborazione con sempre più clienti. Nello specifico, vorremmo accrescere il nostro capitale e consolidare la nostra presenza sul territorio italiano.