Si è tenuto a Tolosa, lo scorso 17 ottobre, il primo incontro tra i membri del consorzio TUPLES (Trustworthy Planning and scheduling with Learning and ExplanationS) un ambizioso ed interessante progetto finanziato dall’Unione Europea nel programma quadro Horizon Europe. TUPLES intende elaborare nuove linee guida e pratiche per rendere i sistemi di P&S (Programme & Scheduling) e AI più affidabili, sicuri, e soprattutto comprensibili per agevolare la loro adozione nella vita di tutti i giorni.
La pianificazione e la programmazione delle attività è sempre stata al centro dell’IA e dei problemi legati alla robotica, alla difesa, all’esplorazione dello spazio, alla produzione e alla logistica. Sfortunatamente, i metodi attuali, siano essi basati su Intelligenza Artificiale o su modelli, non ispirano abbastanza fiducia per essere adottati in modo massiccio e avere l’impatto previsto. La prima ragione di questa sfiducia è la mancanza di efficienza e adattabilità a situazioni non modellate, la seconda è una mancanza di trasparenza, solidità e garanzie di sicurezza.
TUPLES (TrUstworthy Planning and scheduling with Learning and ExplanationS) è un progetto di 3 anni che mira a ottenere soluzioni algoritmiche scalabili, ma trasparenti, robuste e sicure per P&S. Contribuirà allo sviluppo di strumenti P&S con un approccio più integrato e incentrato sull’uomo, al fine di aumentare la fiducia in questi sistemi e accelerarne l’adozione.
I capisaldi del contributo scientifico del progetto TUPLES saranno:
– combinare metodi P&S simbolici con metodi guidati dai dati per beneficiare della scalabilità e del potere di modellazione di questi ultimi, guadagnando allo stesso tempo la trasparenza, la robustezza e la sicurezza dei primi;
– sviluppare spiegazioni rigorose e approcci di verifica per garantire la trasparenza, la robustezza e la sicurezza di una sequenza di decisioni interagenti apprese dalla macchina. Entrambe queste sfide sono in prima linea nella ricerca sull’AI.
Il progetto prevede la dimostrazione e valutazione dei nuovi e rigorosi metodi in un ambiente di laboratorio, su una serie di casi d’uso nella produzione, nelle operazioni aeronautiche, nella gestione dello sport, nella raccolta dei rifiuti e nella gestione dell’energia.
Il progetto avrà una durata triennale. Optit contribuisce al progetto TUPLES fornendo 2 casi d’uso, uno nell’energia e uno nella gestione dei rifiuti, sulla base di oltre 10 anni di esperienza in ciascun campo. I partner accademici, sulla base degli attuali approcci e metodologie implementati da Optit, esploreranno nuovi mezzi per migliorare le prestazioni e la capacità di conformarsi alle linee guida Trustworthy AI (con particolare attenzione alla robustezza e alla dimostrabilità).
Inoltre, Optit è leader del Work Package che gestirà la diffusione e la comunicazione per l’intero consorzio, nonché lo sviluppo delle linee guida e dello strumento per l’autovalutazione dell’AI affidabile.
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