Dopo aver visto le novità di NVIDIA alla GTC 2024, possiamo dirci sicuri che, esattamente come il 2023, anche il 2024 sarà l'anno dell'IA.
La potenza dei grandi modelli linguistici e dei Chatbot IA potrebbe aumentare rapidamente già nel corso dei prossimi mesi, grazie ai nuovi chip NVIDIA GB200 con architettura Blackwell e al lavoro svolto da compagnie come Microsoft, Google, Meta e OpenAI sui propri LLM e sul software basato sull'Intelligenza Artificiale.
A molti, però, potrebbe sfuggire quale sia l'impatto dell'IA sulla vita di tutti i giorni, sull'industria e sull'economia. Mettiamo per un attimo da parte le IA generative ed entriamo in una delle realtà leader in Italia nel settore delle applicazioni dell'Intelligenza Artificiale a livello industriale: abbiamo avuto il piacere di visitare i laboratori di AISent, azienda che opera nel comparto IA già dal 2018, e di intervistare Daniele Gamba e Mattia Peracchi, rispettivamente CEO e CTO della compagnia: ecco cosa ci hanno detto!
Da una scheda elettronica al controllo qualità nelle aziende
Con sei anni di attività alle spalle, AISent non è (più) una startup: «Siamo un'azienda matura, ormai. AISent è nata nel 2018 e all'epoca rappresentava la fine del percorso universitario dei suoi quattro fondatori: due erano compagni nel corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica all'Università di Bergamo, altri due erano appena usciti da un dottorato nello stesso ateneo. L'idea alla base di AISent è nata in occasione delle competizioni di "Startup Bergamo" e di "Startup Lombardia": l'obiettivo era quello di realizzare un dispositivo con un'Intelligenza Artificiale a bordo. Era un progetto semplice, una scheda elettronica dotata di un sensore capace di ascoltare i rumori ambientale e di identificare situazioni di pericolo riconoscendo urli, vetri rotti e spari. Volevamo implementare il device sui treni, in modo da poter intervenire tempestivamente contro le aggressioni ai passeggeri. Con questo progetto, abbiamo sviluppato delle competenze fondamentali nell'analisi dei dati e nella gestione dell'IA.
La natura fortemente industriale del nostro contesto geografico ha fatto il resto, spingendoci ad applicare il know-how che avevamo acquisito al mondo delle aziende, sviluppando delle soluzioni basate sull'IA fatte su misura per le esigenze di ogni cliente», spiega Gamba, che aggiunge: «L'IA non è un concetto nuovo, non è nata con ChatGPT: ha almeno cinquant'anni alle spalle. Quando AISent è stata fondata, i grandi player del settore, come Google e Meta, avevano iniziato a sviluppare i propri framework e le proprie tecnologie sperimentali. Con un investimento di qualche migliaia di euro, ci siamo portati a casa un piccolo server per far funzionare questi primi modelli: non siamo esattamente nati in un garage, ma poco ci manca».
Al momento, AISent è un'azienda che si specializza sul software, demandando invece la componente hardware dei propri progetti ad altre compagnie: «crediamo che il software sia la parte più "nobile" dell'informatica moderna. Ce ne siamo sempre occupati: la parte hardware si può sempre comprare o, alla peggio, far realizzare su misura da un'azienda partner.
Oggi lavoriamo con l'industria a 360° e ci occupiamo di consulenza informatica sui "problemi difficili", quelli che le grandi compagnie non sanno come risolvere o che hanno già tentato di risolvere affidandosi ad altri e fallendo. Abbiamo un'expertise particolare nel mondo della matematica, che uniamo alle nostre conoscenze nel campo dell'IA per trovare una soluzione alle grandi problematiche delle produzioni di ogni settore, da quello dell'automotive a quello della distribuzione alimentare, da quello della moda e del lusso fino alla farmaceutica», ci ha detto Peracchi.
L'approccio prevede, dunque, di affrontare una soluzione alla volta, cambiando i modelli IA di cliente in cliente: «Non crediamo che la stessa soluzione possa valere per tutti, e per questo siamo piuttosto scettici nei confronti delle Intelligenze Artificiali Generali o general-purpose. Nel mondo reale, è assai improbabile che possano esistere dei sistemi per cui "one fits all", cioè la stessa soluzione risolve problemi diversi tra loro. Al momento implementiamo Microsoft Copilot nel nostro flusso produttivo, ma il nostro lavoro è diverso: usiamo l'IA e il machine learning per fornire ai nostri clienti delle soluzioni su misura, focalizzandoci in particolare sulla sostituzione dei sistemi di controllo umani con quelli automatizzati gestiti tramite l'Intelligenza Artificiale».
Il controllo qualità dei prodotti industriali è una componente di ogni catena produttiva che esiste da sempre, dirà qualcuno. È vero, ma ciò non significa che esso sia particolarmente efficiente o "intelligente": «Il controllo qualità umano ha performance che si degradano nel corso del tempo, anche nell'arco della singola giornata lavorativa. Il lavoratore si stanca con il tempo, è normale. In più, si tratta di un lavoro spesso ingrato e alienante: non è un mistero che le aziende oggi fatichino a trovare addetti per mansioni di questo genere. Molte aziende, con il tempo, sono passate a sistemi informatici, che però hanno un grande problema: non riescono a distinguere davvero le falle dei prodotti. Per esempio, se un prodotto perfetto viene inserito nella macchina che si occupa del controllo qualità con una posizione o un'inclinazione sbagliata, viene scartato a prescindere.
Il risultato è che lo scarto è elevato, le aziende perdono soldi e i costi di produzione (e il prezzo finale dei beni al dettaglio) aumenta. Senza considerare l'impatto ecologico delle montagne di rifiuti che si potrebbero evitare con soluzioni più intelligenti. AISent ha prodotto algoritmi che cercano di imitare le decisioni che prenderebbe un operatore umano, incrementando la velocità e la produttività dei sistemi informatici e riducendo lo scarto. Si tratta di un esempio di uso pratico e attuale dell'Intelligenza Artificiale: non è particolarmente diffuso sul mercato - anche perché la nostra azienda è una delle poche che lo forniscono - ma si tratta di una soluzione con i piedi per terra, non c'è nulla di "futuristico"».
L'IA negli aeroporti e negli ospedali
È stato con la pandemia da Covid-19 che AISent ha iniziato a decollare: al di là delle soluzioni per l'industria, nel 2020 l'azienda si è messa al servizio di un importante aeroporto della Lombardia, quello di Milano - Orio al Serio. «
Durante la pandemia, che ha duramente colpito la nostra regione e la nostra provincia, ci siamo messi all'opera e abbiamo provato a realizzare qualcosa che potesse risultare utile alla collettività
.Abbiamo contattato il gestore dell'aeroporto di Orio al Serio, e gli abbiamo proposto di implementare un sistema basato sull'IA che valutasse il grado di affollamento di ogni ambiente aeroportuale, aiutando il management a prendere scelte informate come l'allungamento dei "serpentoni" ai controlli di sicurezza, l'attivazione di più varchi di ingresso nell'aeroporto o la diversificazione nella gestione dei gate per gli aerei. Tipicamente, per una realtà come un aeroporto è molto difficile gestire gli spazi a causa delle loro enormi dimensioni e della distribuzione della conoscenza: l'addetto ai controlli sa quando c'è caos e conosce gli orari di punta, ma non ha un'informazione completa su come le persone si spostano dentro l'aeroporto. Il nostro modello è capace di collegarsi ai sistemi delle telecamere di sorveglianza e di estrapolare i dati aggregati sul numero di persone in ogni area - ovviamente senza monitorare le informazioni dei singoli viaggiatori - fornendo ai gestori dei servizi le informazioni di base per orientare le proprie decisioni per ottenere un servizio più sicuro, affidabile e veloce per i passeggeri. Per questo, anche ora che le misure di distanziamento anti-Covid si sono attenuate, l'aeroporto di Bergamo e quello di Torino continuano a usare le nostre tecnologie», conferma Gamba.
L'esperienza di AISent durante la pandemia da Covid-19, però, non si è limitata al settore degli aeroporti: al contrario, l'azienda ha collaborato con il reparto di data science di Tenaris e con l'Università di Bergamo per aiutare l'Ospedale "Papa Giovanni XXIII" di Bergamo - una delle strutture in primissima linea contro l'infezione - nell'analisi dei dati. Il CTO di AISent, infatti, ci dice che «Uno dei settori in cui siamo più attivi è quello della machine vision, ovvero del machine learning applicato alle immagini, come radiografie, risonanze magnetiche e via dicendo. Questo settore ci impone, a partire da basi di dati estremamente eterogenee, caotiche e complesse, di estrarre informazioni che possano aiutare i medici a prendere delle decisioni.
In molti settori, in effetti, l'utilizzo principale dell'IA e del machine learning è quello legato all'estrazione di informazioni di valore da un marasma di numeri tra cui un analista umano farebbe fatica a districarsi. Nel caso dell'Ospedale di Bergamo durante il Covid-19, il nostro obiettivo era quello di valutare i diversi tipi di trattamento somministrati ai pazienti, date le loro informazioni pregresse, per capire l'efficacia delle terapie: il processo può sembrare semplice, ma in realtà è estremamente complesso perché ogni paziente è un caso a sé stante, ha delle patologie pregresse e dei fattori di rischio specifici. Il machine learning semplice, in questo caso, non basta; perciò usiamo l'IA, che, con le sue capacità di calcolo e di districarsi tra i dati, ci permette di supportare i medici anche nelle scelte più difficili».
Birra, crackers e... motori?
Le conoscenze acquisite durante il periodo della pandemia sono state successivamente traslate da AISent anche nel settore industriale: il CEO dell'azienda, infatti, ci dice che «benché il contesto originario di applicazione fosse quello medico, ci siamo accorti che quanto avevamo già fatto durante il Covid-19 poteva essere applicato anche alle aziende. Tante compagnie si trovano di fronte a produzioni con falle e problemi causati da molteplici fattori diversi, alcuni misurabili e altri no. Uno dei fattori più importanti è l'operatore che manovra l'impianto: ha le competenze e l'esperienza necessaria? Conosce la macchina su cui lavora? Da quanto tempo la utilizza? Sono questioni difficilmente quantificabili all'interno di un algoritmo. Il nostro obiettivo è quello di rendere tangibili queste relazioni usando l'IA, creando reti di rapporti causa-effetto, innescando nessi di causalità e calcolando le probabilità che ogni evento si verifichi a partire dalle condizioni iniziali, che possono a loro volta essere estremamente mutevoli».
Uno dei casi più interessanti tra quelli a cui AISent ha lavorato di recente è quello di Peroni, uno dei maggiori produttori italiani di birra: «Peroni spende cifre enormi in gas e caldaie ogni anno: questi dispositivi servono per cuocere, pastorizzare e compiere una serie di altre operazioni industriali nella produzione della birra. Gran parte dei loro costi riguarda il funzionamento delle caldaie che generano vapore: noi di AISent ci siamo occupati di ottimizzare la produzione di vapore per ridurne i costi. Si trattava essenzialmente di un'operazione di forecasting, dal momento che i consumi possono essere stimati solo da un monitoraggio costante dell'impianto tramite una lunga serie di sensori: sotto questo punto di vista, l'IA ci viene di enorme aiuto».
Ma qual è il futuro dell'IA nell'industria? A giudicare dai progettisu cui abbiamo potuto posare gli occhi - in larga parte ancora top secret - il trend è quello verso la diversificazione degli utilizzi dell'IA nell'industria: se c'è una cosa di cui la nostra visita al quartier generale di AISent ci ha convinti, è che l'IA sia estremamente versatile e che presto troverà applicazione in ogni settore dell'economia. Al di là dei casi che vi abbiamo già raccontato - quelli relativi agli aeroporti, alla medicina e al controllo qualità - possiamo confermarvi di aver visto dei progetti che usano l'IA nel campo del lusso, per esempio nella produzione di borse e scarpe di qualità: «Nel settore della moda, la produzione di scarti è molto più alta che nel resto dell'industria. Questo perché i prodotti che escono dalle fabbriche devono essere veramente perfetti. Anche un graffio su un logo o un puntino nero sotto la suola di una scarpa sono dei gravi problemi, visto che i prodotti hanno dei costi altissimi per gli utenti finali».
E ancora, nel settore del GDO e dell'alimentare abbiamo potuto vedere un bizzarro progetto relativo alla produzione su larga scala di cracker e snack salati- Peracchi ci ha mostrato un pacchetto di crackers apparentemente perfetti e ci ha chiesto: «Cos'ha questo pacchetto di crackers che non va? Niente, ad uno sguardo superficiale. Guardando più da vicino, noterete che uno dei cinque cracker che contiene ha un angolo mancante, pari a circa un decimo del singolo snack. Potrebbe non sembrare un gran problema, ma ci sono clienti che si lamentano molto per errori di questo genere: per questo, stiamo lavorando per risolverli».
Solo alla fine della nostra visita, però, ci è stato mostrato il pezzo forte: il motore rosso fiammante di una supercar, chiaramente prodotto da un arcinoto marchio italiano, nella cui produzione verranno implementati in futuro dei sistemi AI-based. «In questo caso, il compito dell'Intelligenza Artificiale sarà quello di effettuare un controllo qualità minuzioso: anche un piccolo residuo metallico all'interno del motore potrebbe comprometterne l'efficienza o la potenza, e talvolta delle minuzie del genere sfuggono agli operatori umani».