Le aziende necessitano di formazione tesa a creare la competenza necessaria per identificare dove e come inserire l’Intelligenza Artificiale nei propri processi produttivi
Professore, in quali settori l’AI è già una quotidiana realtà?
Era il 2015 e la macchina superava l’uomo in un compito tutt’altro che semplice: riconoscere immagini di oggetti, in particolare di circa 9000 oggetti distinti. La rete neurale che aveva “dato la vista alle macchine” si chiamava ResNet, e aveva una prestazione del 96.5%, superiore a quella dell’essere umano attestata al 90-95%. Oggi l’obiettivo dell’AI, teso a realizzare sistemi artificiali in grado di risolvere problemi complessi con una prestazione simile o superiore a quella dell’uomo, è una realtà consolidata. Questo sorprendente risultato scientifico sta determinando un progressivo e rapido inserimento delle metodologie di AI in moltissimi ambiti applicativi, con rilevanti ricadute. In Italia i sistemi più utilizzati sono quelli di Intelligent Data Processing, capaci di elaborare i dati acquisiti e rilevare anomalie o prevedere l’evoluzione dell’andamento di determinati fenomeni (es. rilevamento frodi). Seguono i sistemi di Chatbot che consentono di comprendere cosa l’umano sta chiedendo e rispondere in modo autonomo e appropriato. Di uso comune anche i sistemi di raccomandazione, capaci di suggerire le nostre preferenze di acquisto sulla base della storia degli precedenti acquisti o tenendo conto dei prodotti visualizzati. Altro ambito di particolare interesse è quello della Computer Vision, in grado di interpretare immagini e video acquisiti da una telecamera, per identificare persone, volti o veicoli al fine di monitorare l’ambiente e identificare situazioni di potenziale pericolo. Infine, cito i robot cognitivi e i veicoli a guida autonoma: ad esempio, all’interno di un magazzino un robot può suggerire il livello di stoccaggio dei vari componenti e riscontrarne l’esatta collocazione.
Il nostro Ateneo ha già realizzato progetti che possono generare positivi impatti sulla comunità e/o sulle imprese?
Sono numerosi i progetti realizzati dai gruppi di ricerca dell’ateneo salernitano incentrati su aspetti metodologici e/o applicativi dell’AI. Tra questi, FELICE, progetto europeo, sviluppato con FCA e altri 11 partner universitari e industriali, che ha realizzato un “assistente robotico antropomorfo” in grado di operare sulle linee di produzione, assistendo l’addetto durante la fase di assemblaggio di un veicolo o di sue parti. Un fedele, preciso e instancabile aiutante robotico in grado di svolgere il compito cui è destinato aumentando anche la sicurezza del lavoro. Un altro progetto afferisce all’ambito del Centro Nazionale Mobilità Sostenibile (MOST): la finalità è quella di realizzare veicoli a guida autonoma in scenari sia stradali che off-road; in quest’ultimo caso, si tratta di mezzi cingolati, dotati di bracci robotici intelligenti ed equipaggiati con sistemi di visione artificiale, in grado di muoversi autonomamente in campi coltivati per effettuare compiti di ispezione e monitoraggio delle coltivazioni, nonché di supportare gli operatori nelle operazioni di raccolta dei frutti. Ancora, il progetto PREVUE che si concentra sull’identificazione di situazioni di potenziale pericolo combinando i dati di bordo dei veicoli con i dati estratti, mediante sofisticati algoritmi di AI, dalle camere di sorveglianza. Se ci spostiamo nell’ambito della salute digitale, numerosi sono i progetti cui i nostri ricercatori stanno lavorando, realizzando sistemi intelligenti in grado di monitorare lo stato di salute di anziani e di malati cronici, anche attraverso l’analisi di dati acquisiti da dispositivi indossabili (IoT) corredati a bordo di avanzati algoritmi di AI. Significativo anche il coinvolgimento dell’ateneo su attività scientifiche: già solo sui laboratori nazionali affiliati al CINI (Consorzio Interuniversitario Nazionale per l’Informatica), siamo presenti con due laboratori di AI con oltre 60 ricercatori.
Tra i rischi più temuti, in cima c’è quello che si crei un monopolio di grandi imprese tecnologiche, specie statunitensi, a orientare il progresso. Quanto è probabile si verifichi secondo lei?
Se da un lato lo sviluppo di sistemi di AI richiede la disponibilità di enormi quantità di dati e di risorse di calcolo per l’addestramento di reti neurali, non può essere trascurato il contributo metodologico di cui l’AI necessita. È evidente che le grandi multinazionali hanno per loro stessa natura la possibilità di raccogliere quantità di dati che il singolo ente di ricerca ha difficoltà a reperire, così come la disponibilità di ingenti risorse di calcolo. Tuttavia, questi due ingredienti non sono tutto. Resta dominante a mio avviso il ruolo ricoperto dalla ricerca scientifica, in grado di proporre nel tempo metodologie innovative di AI, base di potenziali sviluppi futuri. Un grande gioco di squadra ha consentito finora di mettere a fattor comune i contributi alla disciplina dell’AI provenienti dalla ricerca internazionale con l’enorme disponibilità di dati in possesso delle multinazionali. A riprova di ciò, basti pensare che i sistemi di AI oggi disponibili on line dalle multinazionali si basano sugli avanzamenti teorico-metodologici del deep learning, nati prevalentemente nelle accademie e nei centri di ricerca. Anche su questo aspetto il ruolo di UNISA è tutt’altro che secondario; si pensi che nelle classifiche internazionali dei ricercatori più influenti al mondo relativamente alla loro produzione scientifica, ne contiamo 78 nei più disparati ambiti scientifici, e di questi diversi lavorano sull’AI. (https://dx.doi.org/10.17632/btchxktzyw.4).
Guardando all’imminente futuro, quali aspettative sono legittime in termini di nuove opportunità per il mondo industriale e produttivo?
L’AI si sta affermando in modo via via più pervasivo, assumendo – nel mondo produttivo – una sempre maggiore rilevanza. C’è da dire però che mentre le potenzialità dell’AI stanno crescendo a vista d’occhio, la loro diffusione nel settore industriale procede a ritmi meno decisi e non uguali in tutti i segmenti. Le aziende che operano nel mercato dell’informazione, ad esempio, sono più consapevoli delle potenzialità dell’AI di incrementare la produttività aziendale. Altri comparti industriali stanno acquisendo tale consapevolezza, ma il percorso di inserimento dell’AI nei vari ambiti aziendali è ancora timido. L’AI rappresenta una rivoluzione all’interno della più ampia “rivoluzione digitale” e richiede, come quest’ultima tra l’altro, di essere maturata. Non a caso si parla di industria 5.0 caratterizzata dall’inserimento di macchine cooperanti con l’uomo nei cicli industriali, di robot dotati di AI che interagiscono con modalità “human-like” con gli operatori, nel rispetto della sicurezza e all’insegna della produttività. Le aziende necessitano di formazione tesa proprio a creare quella competenza necessaria per identificare “dove” e “come” inserire l’AI nei propri processi. Il sempre citato problema del dialogo tra università e impresa gioca in questo contesto una rilevanza ancora maggiore. Lo sviluppo dell’AI è così vorticoso che è difficile immaginare che il mondo industriale possa sviluppare in casa le competenze necessarie all’adozione dell’AI nel proprio ciclo produttivo. Le università possono giocare un ruolo decisivo di accompagnamento e di guida delle realtà industriali ad affrontare il tema del cambiamento.