In questo seminario illustreremo, in un linguaggio non specialistico, alcuni contributi che la geometria e la topologia possono dare nella ricerca sull’intelligenza artificiale. Inizieremo focalizzando l’importanza del concetto di osservatore nell’analisi dei dati e illustrando come tale concetto possa essere formalizzato tramite opportuni operatori, detti Group Equivariant Non-Expansive Operators (GENEO). Faremo vedere le principali conseguenze di un modello matematico basato sui GENEO e orientato all’approssimazione degli osservatori piuttosto che all’approssimazione dei dati. Termineremo mostrando come le proprietà di questo modello geometrico-topologico possano aprire la strada alla costruzione di strutture utili per il machine learning e per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale, passando attraverso la realizzazione di reti di GENEO.