di Alessio Jacona*
L’Europa chiama, con l'obiettivo di definire una propria strategia per l’intelligenza artificiale e per i dati dalla quale dipende molto del suo futuro digitale. E l’Italia risponde, con il CINI (Consorzio Interuniversitario Nazionale per l’Informatica) che si aggiudica finanziamenti per tre progetti figli di un’inedita collaborazione allargata tra università, laboratori e centri di eccellenza sparsi sul territorio nazionale.
Lo scopo della call-to-action europea “ICT-48-2020: Towards a vibrant European network of AI excellence centres”, così come stabilito nell’ambito del programma Horizon 2020, è «rafforzare e valorizzare le risorse dell'Europa nell'IA, comprese le sue comunità di ricercatori di livello mondiale» al fine di «garantire l'autonomia strategica europea in tecnologie critiche come l'IA, alla base della maggior parte delle nostre future attività professionali e private, con un enorme potenziale impatto socio economico».
E’ per raccogliere questa sfida che nascono i tre progetti presentati con successo dal CINI, (o meglio dal suo Laboratorio Nazionale Artificial Intelligence and Intelligent Systems): HumanE-AI-NET, TAILOR, ELISE. Il primo, coordinato dalla professoressa Rita Cucchiara (che è anche direttore del Lab Nazionale AIIS-CINI), ha come obiettivo quello di riunire i migliori centri di ricerca europei, le università e i principali campioni industriali in una rete impegnata a sviluppare un'IA robusta e affidabile, in grado di "capire" gli esseri umani e di spiegarsi con loro, adattandosi a complessi ambienti del mondo reale e interagendo in modo appropriato in contesti sociali complessi. «La vera novità è il lavoro di squadra grazie al quale ci siamo aggiudicati questi progetti», spiega la professoressa Rita Cucchiara. «Ogni progetto deriva da un laboratorio costituito da un insieme di realtà che lavorano facendo rete assieme sotto il cappello del CINI».
Similmente, anche il progetto TAILOR, curato dal professor Marco Gori (Università di Siena), punta a sviluppare un network di centri di ricerca europei il cui focus tecnico si concentri su ragionamento automatico, apprendimento automatico e ottimizzazione, aspetti fondamentali per realizzare quella che viene definita un’IA Affidabile (Trustworthy AI). «Il progetto TAILOR lega i principi dell’apprendimento automatico, o deep learning, alla capacità di ragionare in modo automatico e di rendere esplicite le decisioni - spiega Gori - cioè alla capacità che le macchine possono manifestare non solo di risolvere in modo efficace e concreto i problemi, ma anche di rapportarsi all’uomo attraverso spiegazioni su come hanno agito». Per un’IA, insomma, che non sia più una “scatola nera” che produce risposte senza saper spiegare come le ha elaborate, molto poco utile ad esempio in campo medico, dove le diagnosi devono essere ben motivate
Infine il progetto ELISE, coordinato dalla professoressa Barbara Caputo del Politecnico di Torino, nasce per sostenere la creazione di una infrastruttura che riunisca i centri per la formazione di alto livello nel settore dell’intelligenza artificiale. «Oggi l’Europa sforna sistematicamente talenti e resta competitiva per quanto riguarda la ricerca di base - spiega infatti la Caputo - quando poi però arriva il momento di convincere questi giovani a restare per creare valore mettendo a frutto i loro studi nella società in cui si sono formati, di fatto sostenendo l’economia, essi scelgono di andare altrove. ELISE nasce per porre una soluzione a tutto questo». Nella pratica, il progetto servirà a finanziare borse di dottorato e per contratti a giovani ricercatori, quindi a creare una rete di collaborazioni che valorizzi e cordini capacità già esistenti in Europa, dove abbondano i laboratori di eccellenza che però non hanno imparato a fare rete tra loro per proporre un’offerta formativa strutturata.
*Giornalista, esperto di innovazione e curatore dell’Osservatorio Intelligenza Artificiale ANSA.it
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