Machine
Learning & AI

Costruisce le basi di dati che alimentano Apple Intelligence, sviluppando pipeline di dati sintetici, gestendo operazioni di raccolta dati su scala globale e mettendo in pratica metodi innovativi di valutazione umana per l’AI generativa e i modelli multimodali.

Ambiti principali:

Generazione di dati sintetici, raccolta dati, studio degli utenti, operazioni globali su larga scala, valutazioni umane e validazione dei dati, AI generativa e modelli linguistici multimodali di grandi dimensioni, computer vision e assicurazione della qualità dei dati

Insegna ai dispositivi Apple a vedere e comprendere il mondo che li circonda, sviluppando tecnologie che spaziano dall’elaborazione delle immagini in tempo reale ai modelli multimodali di base capaci di ragionare su ciò che vedono.

Ambiti principali:

Data science, deep learning, modelli multimodali di base, ragionamento visivo, ottimizzazione dei modelli hardware-aware e computer vision in tempo reale

Crea le fondamenta dei dati di Apple Intelligence, inclusa l’infrastruttura alla base di Siri e della ricerca, nonché le piattaforme di sperimentazione che consentono di misurare ciò che funziona.

Ambiti principali:

Analisi statistica, approfondimenti sui dati, valutazione, sperimentazione, applicazioni di machine learning, ricerca ed elaborazione dei dati

Crea gli evoluti modelli di base di Apple occupandosi di tutte le fasi del loro ciclo di vita, dal pre-training e il post-training alla valutazione e distribuzione.

Ambiti principali:

Deep learning, reinforcement learning, modelli linguistici di grandi dimensioni, modelli linguistici visivi, sensori multimodali, generazione aumentata dal recupero, agentic AI, computer vision, elaborazione del linguaggio naturale e ricerca

Mantiene sulla giusta rotta i programmi AI più ambiziosi di Apple, coordinandone l’esecuzione tra modelli di base, infrastrutture per la privacy, ricerca e valutazione.

Ambiti principali:

Piattaforme e infrastrutture, modelli di base, privacy e conformità, ricerca e conoscenza, e valutazione

Applica l’AI e il machine learning per trasformare il modo in cui Apple opera su scala aziendale, sviluppando piattaforme intelligenti che spaziano da esperienze conversazionali evolute a strumenti per la produttività pensati per chi sviluppa.

Ambiti principali:

Data science, DevOps, machine learning applicato, esperienza utente, progettazione di piattaforme per l’AI, automazione robotica dei processi, sicurezza e rilevamento delle frodi, modelli linguistici di grandi dimensioni e piattaforme di machine learning

Sviluppa i sistemi che supportano l’AI e il machine learning in Apple, ottimizzandone prestazioni, efficienza e scalabilità lungo l’intero stack di machine learning e contribuendo a ogni modello.

Ambiti principali:

Framework di machine learning, sviluppo di piattaforme, progettazione e operatività di sistemi distribuiti e calcolo accelerato

Fa in modo che i dispositivi Apple comprendano dove si trovano nel mondo e come si muovono al suo interno, sviluppando algoritmi in tempo reale a basso consumo energetico per il tracking spaziale, la visione 3D e la comprensione delle scene.

Ambiti principali:

Tracking spaziale in tempo reale, navigazione, computer vision 3D, mappatura, localizzazione, comprensione delle scene, stima della posizione, sensori multimodali e Structure from Motion

Trasforma i modelli di base di Apple in esperienze linguistiche e vocali, lavorando su prompt engineering, adattamento dei modelli e integrazione di prodotti.

Ambiti principali:

Sviluppo e miglioramento di modelli, ricerca e innovazione, analisi e preparazione dei dati, integrazione di prodotti, valutazione e ottimizzazione delle prestazioni, e privacy ed etica

Contribuisce allo sviluppo di tecnologie AI evolute che tutelano la privacy delle persone, sviluppando tecniche come la privacy differenziale e creando framework di valutazione che consentono ad Apple Intelligence di offrire un livello di qualità eccellente senza compromettere la fiducia dell’utente.

Ambiti principali:

Privacy differenziale, privacy e analisi dei dati, preparazione alla conformità normativa, controlli di conformità e framework di governance

Definisci l’approccio di Apple alle sfide dell’AI generativa, dall’allineamento dei modelli e il red teaming alle misure di mitigazione dei rischi e il monitoraggio post-rilascio.

Ambiti principali:

Valutazione dei rischi, policy per le funzionalità di prodotto, allineamento dei modelli, misure tecniche di mitigazione dei rischi, soluzioni ingegneristiche, soluzioni di design, valutazione, red teaming e monitoraggio e risposta post-rilascio

Sviluppa i sistemi di ricerca, i knowledge graph e le tecnologie di recupero che permettono di offrire alle persone le informazioni giuste all’interno dell’ecosistema Apple, sfruttando sempre più l’AI conversazionale, la generazione aumentata dal recupero e le capacità agentiche.

Ambiti principali:

AI conversazionale e agentica, knowledge graph, sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni, elaborazione del linguaggio naturale, post-training, generazione aumentata dal recupero, recupero delle informazioni, reinforcement learning e sintesi automatica

Sviluppa sistemi di difesa contro minacce emergenti su una scala senza precedenti, combinando le ricerche sulla sicurezza del machine learning con l’ingegneria della sicurezza di piattaforme e prodotti per proteggere i sistemi Apple e le persone che li utilizzano.

Ambiti principali:

Ricerca applicata sulla sicurezza del machine learning, ingegneria della sicurezza delle piattaforme e sicurezza dei prodotti