INTERVISTA A Barbara Caputo

«Un modello europeo a misura di Pmi per condividere dati»

Le imprese italiane spesso non hanno la possibilità di accedere a grossi centri di calcolo

di Filomena Greco

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Barbara Caputo è professore ordinario del Dipartimento di Automatica e Informatica del Politecnico di Torino ed esperta di Intelligenza artificiale

Le imprese italiane spesso non hanno la possibilità di accedere a grossi centri di calcolo


4' di lettura

La sfida è quella di incrementare l’intelligenza a bordo delle linee produttive, ma non solo. Lo racconta Barbara Caputo, professoressa ordinaria del Dipartimento di Automatica e Informatica del Politecnico di Torino ed esperta di Intelligenza artificiale. «Uno dei driver più importanti nel futuro – chiarisce – è quello di iniettare dentro la manifattura predittiva algoritmi di intelligenza artificiale che siano adattativi, in grado di imparare dall’esperienza».

Come funzioneranno e in parte come funzionano già le macchine intelligenti?

Dobbiamo immaginare macchinari che vengono inseriti in un contesto industriale specifico, guidati da un’applicazione sotto la supervisione di un esperto. Mettere intelligenza artificiale all’interno di un processo manifatturiero può avere un forte impatto sul’intero processo produttivo. C’è il bisogno che la macchina si adatti e impari a fare esattamente quello che si vuole la macchina faccia. Tutto questo deve avvenire nella maniera più naturale possibile in relazione al luogo fisico dove vengono utilizzati questi macchinari.

Centrale la questione della disponibilità di dati, quali problemi pone?

I dati, si dice sempre, sono il petrolio dell’intelligenza artificiale. Il tema è come il dato viene trattato e preparato per essere utilizzato. È impensabile farlo però in sito, quindi dobbiamo pensare a metodi che preparino da soli i dati. Si tratta di applicazioni capaci di insegnare online, in maniera dinamica, alla macchina come migliorare un dato grezzo, come riconoscere le caratteristiche specifiche del singolo processo produttivo e del singolo operatore che userà la macchina. Faccio un esempio: se compro un paio di scarpe da ginnastica vorrei che si adattassero alla forma del mio piede e che imparassero, attraverso la suola, a fare da ammortizzatori se le uso in montagna o su un terreno sconnesso. Si tratta di un aggiustamento fine, che però fa una grande differenza nel processo produttivo. Questa capacità di adattarsi e passare da un modello che dovrebbe funzionare per tutti, dappertutto, a uno capace di funzionare alla perfezione su ambiti specifici, è quello che concretamente fa la differenza tra un metodo che “funzionicchia” e un metodo che porta ad un vero valore aggiunto nella catena produttiva.

Come potrà l’economia reale adattarsi a un modello nel quale la gestione dei dati sarà sempre più importante?

Su questo aspetto stiamo lavorando molto al Politecnico di Torino. La struttura intrinseca dell’economia italiana è costituita da piccole e medie imprese. Nell’intelligenza artificiale moderna il paradigma dominante è quello legato alla possibilità di prendere una grandissima quantità di dati, di metterli insieme , laddove ho grande capacità di calcolo e da lì tirare fuori dei modelli. Mettere insieme questi dati per le imprese piccole è complesso, semplicemente questo non succede. Non abbiamo giganti come Google , quel modello di IA per noi è frenante.

Dunque si lavora ad un modello europeo alternativo a quello americano?

Sì, la cosa importante è creare dei modelli – è quello che definiamo intelligenza federata o federated learning – per cui i dati stanno dove stanno, l’algoritmo non li “vede” mai e non li sposta, ma ci sono dei processi fatti in locale, ad esempio con risorse computazionali leggere, mentre la comunicazione con un centro di calcolo più grande avviene in un secondo momento, su dati già elaborati. In questo modo si riesce a proteggere la proprietà intellettuale e la privacy di questi dati.

Ci sono filiere già organizzate così?

In realtà siamo solo all’inizio. Torino ha un vantaggio, rappresentato dalla forte alleanza tra politecnico, Università e Competence center. Stiamo spingendo in questa direzione e lo stiamo facendo con le imprese, la cinghia di trasmissione è partita e anche i più piccoli progressi teorici hanno poi ricadute reali.

Quali sono le aziende che si rivolgono al vostro dipartimento per accelerare questi processi tecnologici?

Si tratta di aziende che vanno dall’automotive all’aerospazio, ma anche l’agrifood, la moda, sia per la produzione che per la distribuzione, il settore della mobilità, la finanza, il farmaceutico.

Al di là delle ricadute sulla manifattura, questo modello pone un accento particolare sul tema della privacy?

Sì, è così. Quando oggi una qualsiasi applicazione o device, ad esempio un navigatore a bordo di un’auto, ci chiede di fare un update in realtà ci sta chiedendo dati. Tanta gente non ha voglia di condividere i propri dati. Dunque la capacità di imparare dall’esperienza e proteggere proprietà intellettuale e privacy del singolo rappresenta una grande sfida.

Esiste un problema di fiducia verso le macchine smart?

Quando si lavora per mettere insieme il mondo digitale con quello fisico delle macchine, va considerato il fatto che alla fine mi fiderò di questa tecnologia in tanti settori, a cominciare dall’auto a guida autonoma, quando questa tecnologia farà quello che promette di fare senza errori e in maniera sicura. Spesso l’angoscia verso queste nuove tecnologie non nasce dall’incomprensione del funzionamento degli algoritmi, ad esempio, ma perché non è ancora robusta. Per le macchine è importante che gli algoritmi siano certificabili secondo standard di qualità stabiliti dalla Comunità europea. Crediamo molto in questo lavoro che si sta facendo per aiutare le macchine a diventare intelligenti. Stiamo facendo un’azione sui tavoli di discussione in Europa sui parametri di sicurezza di queste macchine, sia che si parli dell’operaio in fabbrica che lavora a fianco del braccio robotico sia che ci si riferisca a sistemi di mobilità autonomi. Portare la tecnologia al punto di massima sicurezza, sono convinta che significherà ridurre le paure e la sfiducia. L’Italia, forte delle sue caratteristiche industriali, può diventare leader mondiale nello sviluppo di questo modello di intelligenza artificiale , con ricadute importanti in termini economici e sociale.

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