Soluzioni di intelligenza artificiale open source per le PMI che lavorano nel Made in Italy. Con questo obiettivo “crescerAI”, il bando promosso da Impresa sociale Fondo per la Repubblica Digitale e sostenuto da Google.org con 2,2 milioni di euro tramite il proprio Social Innovation Fund per l’IA ha selezionato 4 progetti attivi in diversi settori che spaziano dall’agroalimentare al turismo scalabili e potenzialmente capaci di generare un beneficio per il tessuto produttivo di PMI e imprese sociali italiane. Ecco chi sono e che cosa hanno in mente di fare.
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Il bando CrescerAI
I quattro progetti selezionati svilupperanno nel corso dei prossimi 24 mesi soluzioni di AI open source per le PMI del Made in Italy. «Secondo la Commissione Europea, in Italia solo il 18% delle imprese riesce ad adottare due o più soluzioni di intelligenza artificiale. L’obiettivo di crescerAI è dare la possibilità a tante aziende, piccole e medie, e ai loro collaboratori, di stare al passo e non rimanere indietro», ha affermato Giovanni Fosti, presidente dell’Impresa sociale Fondo per la Repubblica Digitale. Secondo Anitec-Assinform, in Italia nel 2022 il mercato dell’intelligenza artificiale ha raggiunto un volume di oltre 400 milioni di euro (+21,7%) e stima che entro il 2025 raggiungerà i 700 milioni. Ecco perché è importante incentivare e supportare la crescita di progetti, startup e imprese che possono contribuire alla crescita di questo vasto settore.
Chi sono i progetti selezionati
Abbiamo rintracciato i 4 vincitori per farci spiegare nel dettaglio di che cosa si occupano i progetti proposti:
“Tornatura” è stato ideato dall’International Foundation Big Data And Artificial Intelligence For Human Development (IFAB) per il settore agroalimentare che propone lo sviluppo di una soluzione di AI per contenere gli effetti delle emergenze fitosanitarie e ridurre i danni dei patogeni alla produzione ortofrutticola, eccellenza del Made in Italy. «In IFAB siamo in 36 soci e siamo riusciti a creare un network che connette le tecnologie e i servizi legati al supercalcolo ed intelligenza artificiale con i bisogni delle imprese e delle società – racconta Marco Becca, direttore di IFAB – Big Data, Intelligenza Artificiale, Quantum Computing e più in generale i sistemi di High Performance Computing rappresentano un’enorme opportunità per l’industria, la medicina, il settore energetico, ma anche per la gestione delle risorse idriche e alimentari, per la resilienza al cambiamento climatico, per i trasporti e i sistemi urbani. Un enorme potenziale che deve sostanziarsi in progetti concreti, come quelli che la Fondazione seleziona nella sua Call for project, o che prendono forma all’interno di network nazionali e internazionali come il Centro Nazionale di Ricerca HPC, Big Data e Quantum Computing e il Competence Centre EuroCC Italy, di cui IFAB fa parte.International Foundation Artificial Intelligence and Big Data for Human». In questo contesto ha preso forma “Tornatura”, un progetto che punta a capire le patologie delle piante e, studiando la diffusione dei patogeni, costruisce una dashboard che limita la diffusione di epidemie. «La priorità è stata avere a disposizione uno strumento per gestire i trattamenti e capire come le specie vegetali si possano adattare al cambiamento climatico sulla base di dati fitosanitari dell’Università di Modena e Reggio Emilia. Attraverso previsioni di 4-6 mesi si produrrà una mappa di rischio che possa anche consigliare il trattamento più adatto da attuare, cosicché chi se ne prende cura possa adeguare la propria azione sul campo».
“SUMMA. SUstainable Microgrid MAnagement with federated reinforcement learning”, un progetto dell’Università degli Studi di Siena nell’ambito energetico, si occupa di rendere affidabile ed efficace la transizione energetica passando dai combustibili fossili alle energie rinnovabili tramite modelli di AI, con particolare riferimento alle Comunità Energetiche Rinnovabili. «Stiamo affrontando il tema della transizione dalle comunità energetiche rinnovabili a sistemi centrati sulla cabina primaria – racconta il team – Per poter permettere a questo fenomeno di funzionare, si deve trasformare l’energia in altro. Noi lavoriamo anche per una gestione ottimale dell’energia e abbiamo coinvolto 2 comunità energetiche: una con sede a Siena e una nel Valdarno. Usiamo energie per la gestione preventiva degli impianti e lavoriamo su questo con algoritmi di AI che presentano approcci particolari per un apprendimento automatico decentralizzato. I nostri obiettivi sono due: il mantenimento della privacy e la scalabilità con più enti che ne possono far parte, oltre al reinforcement learning che agisce su una grande comunità energetica. Ora siamo impegnati soprattutto a livello locale, ma puntiamo molto più in alto».
Per il settore agroalimentare, è stato selezionato “wAIne. Viticoltura e Intelligenza Artificiale”, un progetto dell’Università di Pisa – Centro di servizi Polo Universitario Sistemi Logistici di Livorno che mira a sviluppare un sistema di supporto alle decisioni per la difesa innovativa e sostenibile dei vigneti. «La nostra idea si propone di fornire bollettini settimanali sull’infezione della vite e poi raccoglie un certo numero di dati che misurano il livello di infezione per prevenirlo – spiega il team – Con i dati e lo sviluppo dell’AI e delle sensoristiche open source cerchiamo di evitare che i vitigni si ammalino di peronospora. L’iniziativa è nata anche grazie alla collaborazione in corso da anni con il servizio fitosanitario della Regione Toscana, grazie al quale monitoriamo tutto il territorio regionale. Per adesso operiamo in Toscana, ma si tratta di un modello che può essere ampliato sia a livello geografico che patogeno».
“Ridurre gli sprechi, ottimizzare gli acquisti” è il progetto della Facoltà di Economia della Libera Università di Bolzano che ha l’obiettivo di ridurre, nel settore turistico, lo spreco alimentare e ottimizzare, tramite l’AI, il processo di acquisto di prodotti alimentari in strutture ricettive italiane.
«La soluzione tecnologica proposta, nata dalla collaborazione tra la Libera Università di Bolzano e l’Università di Sassari, rappresenta un’innovazione significativa poiché consente di prevedere con precisione e tempestività la domanda di prodotti alimentari basandosi su dati storici e sui comportamenti degli ospiti – spiega il team – Grazie a una piattaforma avanzata dotata di sistemi di intelligenza artificiale, il progetto integra vari dati, tra cui le presenze, le preferenze degli ospiti e il feedback sui consumi, per stimare con accuratezza la quantità giornaliera di cibo necessaria. Questo approccio predittivo permette di adattare l’offerta alimentare alle reali esigenze dei clienti, riducendo così le sovra-preparazioni e minimizzando gli sprechi. Inoltre, attraverso le dinamiche di acquisto predittivo, la soluzione è in grado di anticipare la domanda, ottimizzando la gestione delle risorse alimentari sia in termini di qualità che di stoccaggio. Il progetto prevede una fase pilota di co-creazione della soluzione tecnologica in collaborazione con strutture alberghiere situate principalmente in Sardegna e Trentino-Alto Adige, per poi passare a una fase di scale-up estesa a tutto il territorio nazionale».
