L’intelligenza artificiale (IA) non è una novità per la ricerca, ma lo è per l’industria. Marco Todescato di Fraunhofer Italia unisce scienza e applicazione industriale.

Signor Todescato, l’intelligenza artificiale (IA) è sulla bocca di tutti ma nessuno sa precisamente di che cosa si tratti.
Marco Todescato: L’intelligenza artificiale è molte cose insieme. Cerchiamo di combinare diverse discipline, come i sistemi di controllo, diversi settori ingegneristici, la robotica, l’analisi dei big data e la statistica. Ci serviamo di algoritmi software per cercare modelli nei dati. L’obiettivo è sfruttare al meglio i dati per estrarne la maggior quantità possibile di informazioni. Forse la branca più nota dell’IA è l’apprendimento automatico o “machine learning”. Un sistema artificiale impara dagli esempi e, basandosi su questi, può generalizzare e prendere decisioni autonomamente.

Come si prospetta il dialogo tra ricerca e industria?
Già da diverso tempo l’IA è una tematica importante per la ricerca. Tuttavia, la grande innovazione che sta avvenendo in questo momento, è data dalla sua applicazione concreta nell’industria. Noi, presso Fraunhofer Italia, lavoriamo nel campo della ricerca applicata cercando di trasferire gli sviluppi teorici nel contesto industriale. 

Può farci un esempio concreto?
La nostra ricerca industriale è materia riservata, tuttavia posso parlarvi volentieri di CORAL, un semplice dimostratore tecnologico sviluppato da Fraunhofer Italia nell’ambito della robotica collaborativa che ci permette di mostrare alle PMI interessate quali possibilità offre la tecnologia. Il modulo applicativo CORAL (Collaborative Robotic Assistant Learner through demonstrations) combina la robotica collaborativa e l’apprendimento automatico per smistare degli oggetti movimentati da un nastro trasportatore. CORAL consiste in: un modulo di visione che identifica gli oggetti in movimento e rileva la posizione del lavoratore umano; un modulo di controllo che guida i movimenti del robot e si ferma nel caso in cui l’operatore sia troppo vicino e quindi in potenziale collisione con il robot; e un modulo di IA che, sulla base di dimostrazioni fornite dall’operatore umano (tramite il modulo di visione), impara che cosa deve fare con un determinato oggetto.

Quali sono i vantaggi dell’IA?
Parlando di IA in robotica è evidente la differenza con la robotica classica. In quest’ultima, grandi robot solitamente chiusi in apposite gabbie di protezione, sono accessibili solamente tramite determinati e spesso macchinosi protocolli di comunicazione. Operazione che richiede interventi tecnici altamente specializzati. In questo caso risulta difficile programmare un robot. L’introduzione dell’IA nella robotica collaborativa semplifica i processi permettendo a un operatore o a una operatrice (anche non professionista) di istruire i robot, i quali possono così gestire compiti molto specializzati ma ripetitivi, lasciando gli operatori liberi di svolgere compiti più adeguati e creativi.

Ci sono svantaggi?
Nel Machine Learning, si ha spesso a che fare con modelli decisionali probabilistici (caratterizzati da un intervallo di confidenza e quindi soggetti ad errore) e con Big Data. Permettere a un modello di apprendere accuratamente richiede la raccolta di moltissimi dati e se le prestazioni non dovessero corrispondere alle aspettative, potrebbe essere necessario intervenire su software ancora più complicati di quelli classici. Infine, un altro aspetto da considerare è che purtroppo la transizione tecnologica richiede un investimento finanziario non indifferente.

Info

Marco Todescato, dopo aver completato i suoi studi, il dottorato e due anni da ricercatore presso l’Universita’ di Padova, nel 2018 è passato all’azienda Bosch Center for Artificial Intelligence di Stoccarda dove, tra le altre cose, ha lavorato nel campo dell’intelligenza artificiale. Oggi è ricercatore senior presso Fraunhofer Italia (Bolzano) e fa parte del gruppo di ricerca in Robotics and Intelligent Systems Engineering.