AI e innovazione: le aree di ricerca più strategiche

L’Intelligenza Artificiale è destinata a diventare sempre di più un motore fondamentale per la crescita economica e l’innovazione tecnologica. Tuttavia, per far sì che questo potenziale possa tradursi in valore concreto per la società, è necessario investire in ricerca avanzata, coordinata e responsabile. Con questo obiettivo nasce FAIR – Future Artificial Intelligence Research, un progetto finanziato dal Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR) che ha come fulcro lo studio e la ricerca nel settore dell’AI.

FAIR mira a costruire una rete nazionale di eccellenza nel campo dell’Intelligenza Artificiale, promuovendo una visione dell’AI etica, inclusiva, resiliente, sicura e human centered. Il progetto è strutturato secondo il modello Hub & Spoke. Al centro si trova l’Hub, rappresentato dalla Fondazione FAIR, che ha il compito di coordinare e promuovere le attività dell’intera iniziativa. Attorno ad esso gravitano dieci Spoke, ognuno focalizzato su uno specifico ambito strategico della ricerca in AI.

I temi coperti spaziano dalla salute alla robotica, dall’agricoltura intelligente all’AI sostenibile, passando per l’industria 4.0 e l’educazione. Ogni Spoke coinvolge università, centri di ricerca e aziende, con l’obiettivo comune di generare innovazione tecnologica e sviluppare competenze distribuite su tutto il territorio nazionale.

In questo contesto si inserisce lo Spoke 3 – Resilient AI, che affronta uno dei nodi più critici per l’adozione su larga scala dell’IA: la capacità dei sistemi intelligenti di operare in ambienti complessi, incerti, ricchi di dati imperfetti.

I dieci Spoke del Progetto FAIR

Gli spoke sono distribuiti in modo strategico in tutta Italia e coinvolgono alcune tra le più autorevoli realtà accademiche e scientifiche del Paese.

Il primo Spoke guidato dall’Università di Pisa ha come topic la human-centered AI. Si propone, infatti, di studiare come questo filone delle AI possa espandere la capacità umana di prendere decisioni, sia quelle cruciali per l’umanità che le scelte quotidiane.

A capo del secondo Spoke c’è la Fondazione Bruno Kessler di Trento, e tratta l’Integrative AI, che propone un approccio interdisciplinare per l’integrazione di tecniche di rappresentazione computazionale e di ragionamento e apprendimento (inferenza) eterogenei.

Il terzo Spoke fa capo all’Università di Napoli Federico II e tratta il tema della Resilient AI, che vedremo meglio in seguito.

Il quarto Spoke, focalizzato sul tema “Adaptive AI”, è gestito dal Politecnico di Milano e lavora sulla capacità dell’AI di interagire e adattarsi con l’ambiente e il contesto circostante. In particolare, il machine learning è emerso finora come la principale tecnologia abilitante per progettare sistemi artificiali adattivi.

Il tema dell’High Quality AI è trattato dal quinto Spoke, guidato dall’Università Sapienza di Roma. Questo spoke mira a caratterizzare le varie qualità di interesse per i sistemi basati sull’intelligenza artificiale, la loro misurabilità, valutazione e certificabilità, in tutte le componenti dell’intelligenza artificiale compresa la percezione, l’attuazione, l’apprendimento, la modellazione, il ragionamento e la pianificazione.

L’Università di Bari affronta il tema della Symbiotic AI all’interno del sesto Spoke, andando ad indagare il legame sempre più simbiotico tra le AI e gli esseri umani nel contesto quotidiano, con un focus sulle carenze, i vantaggi e le sfide relative ad esso.

Il settimo Spoke, affidato al Politecnico di Torino, ha come topic la Edge-Exascale AI, ovvero lo studio di sistemi di algoritmi che si adattino ai due estremi dell’infrastruttura tecnologica: i dispositivi edge, piccoli e limitati, e cloud e HPC, grandi e su larga scala.

L’ottavo Spoke tratta della Pervasive AI ed è guidato dall’Università di Bologna. In questo spoke si studiano le AI non solo come oggetti intelligenti, ma come modelli e algoritmi che si possono inserire nei contesti socio-tecnici in cui viviamo.

Il tema del nono Spoke verte attorno alla Green-Aware AI, gestito dall’Università della Calabria. Questo Spoke studia il ruolo che le AI possono avere nella realizzazione degli obiettivi del Green Deal europeo previsti dall’Agenda 2030.

Infine, a capo del decimo Spoke c’è l’Istituto Italiano di Tecnologia, e affronta il topic delle Bio-Socio-Cognitive AI che ha come obiettivo la progettazione e lo sviluppo di sistemi di rilevamento percezione-azione che vadano oltre il paradigma della mera “imitation by inspiration”.

Spoke 3 – Resilient AI: garantire affidabilità e robustezza dell’AI

In questo contesto stimolante di innovazione e sperimentazione, SADAS riveste un ruolo chiave all’interno dello Spoke 3: Resilient AI. Questo specifico filone di ricerca si concentra su un aspetto fondamentale per la diffusione e l’adozione su larga scala dell’AI: la sua resilienza.

Il concetto di “AI resiliente”

La Resilient AI si occupa di sviluppare sistemi di Intelligenza Artificiale capaci di mantenere prestazioni affidabili anche in condizioni complesse e non ideali. Le sfide principali riguardano l’uso di algoritmi di apprendimento automatico addestrati su dati reali. Vale a dire dati che spesso sono rumorosi, non strutturati, incompleti, in numero limitato e in parte incoerenti. Per affrontare questi ostacoli, la ricerca si concentra su metodologie che migliorino la capacità dei sistemi di adattarsi e reagire in modo robusto. Tra le attività fondamentali ci sono:

• la progettazione di tecniche efficaci di data augmentation per sopperire all’incompletezza o alla bassa rappresentatività dei dati;
• lo sviluppo di algoritmi resilienti anche in presenza di attacchi esterni o dati dannosi;
• l’analisi approfondita delle implicazioni legate alla progettazione, validazione, verifica, evoluzione e funzionamento del software AI in scenari reali (in-the-wild).

In sintesi, la Resilient AI punta a rendere l’Intelligenza Artificiale più solida, sicura e pronta ad affrontare l’imprevedibilità del mondo reale.

Il Contributo di SADAS allo Spoke 3

La partecipazione di SADAS allo Spoke 3 “Resilient AI” si basa sulla nostra solida esperienza nell’analisi dei dati complessi e nello sviluppo di soluzioni software performanti e affidabili. Crediamo fermamente che la resilienza sia un elemento intrinseco alla qualità e all’efficacia di qualsiasi sistema di Intelligenza Artificiale, soprattutto in contesti aziendali critici.

Il progetto ha come obiettivo lo sviluppo di un sistema avanzato per la classificazione automatica dei bonifici bancari attraverso l’analisi delle causali, combinando modelli di linguaggio e di AI generativa per l’annotazione, la data augmentation e la classificazione dei movimenti. Lo scopo finale è quello di migliorare l’efficienza operativa supportando i processi core di gestione del credito, rischio e conformità normativa.

Il sistema include un modulo di spiegabilità per garantire trasparenza nelle decisioni e un meccanismo di feedback umano per il miglioramento continuo del sistema. L’innovazione principale risiede nell’applicazione dell’AI generativa al contesto bancario, affrontando le sfide di dati rumorosi e sbilanciati tipiche del dominio applicativo.

Il progetto FAIR è la perfetta rampa di lancio per la collaborazione tra istituti di ricerca e aziende come SADAS nella creazione di soluzioni AI concrete e human-centered, utili nella vita di tutti i giorni e fondamentali come punto di partenza per progetti sempre più innovativi.

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