Prende vita, per volontà del Consorzio Interuniversitario per l’Informatica, il Laboratorio Nazionale Cini AIIS. Vi partecipano otto università e tre centri di ricerca nazionali. Ecco gli obiettivi, sia nazionali, sia internazionali
Nasce per volontà del Consorzio Interuniversitario per l’informatica il nuovo Laboratorio di Intelligenza Artificiale e Sistemi Intelligenti, anzi, per essere più precisi, il Laboratorio Nazionale CINI AIIS (Artificial Intelligence and Intelligent Systems).
La nuova entità, nasce con la precisa volontà di “creare le basi per un efficace ecosistema italiano dell’intelligenza artificiale, inclusivo di tutte le competenze e votato a evidenziare le eccellenze nazionali per rafforzare il ruolo scientifico e tecnologico dell’Italia in Europa e nel Mondo”, come si legge testualmente sul sito ufficiale.
La direzione del Lab è stata affidata a Rita Cucchiara, dell’Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia, affiancata nella vice direzione da Marco Gori dell’Università degli Studi di Siena, ma il comitato di gestione vede la presenza dell’Istituto Italiano di Tecnologia, delle Università degli Studi di Milano, Torino, Palermo, Bari, Napoli, della Sapienza di Roma, del Consiglio Nazionale delle Ricerche, della Fondazione Bruno Kessler.
Una logica di sistema per AIIS Lab
AIIS Lab nasce dalla considerazione delle enormi potenzialità che Intelligenza Artificiale e l’augmented intelligence nel suo insieme aprono, nella prospettiva della creazione di nuovi sistemi e servizi intelligenti, affiancata da una altrettanto ponderata riflessione sui rischi connessi in termini di privacy, trasparenza, trust.
Per questo si pone l’obiettivo di affrontare il tema dell’AI in una logica di sistema, che comprenda in un unico paradigma le tante tecnologie che ne fanno parte.
Naturalmente, data la vastità della materia, l’idea è quella di organizzare gruppi di lavoro sulle singole tematiche, coinvolgendo sia tutti gli attori del CINI, sia centri di ricerca esterni pubblici e privati, ma soprattutto aprendo tavoli di confronto con altre iniziative scientifiche/tecnologiche in corso a livello nazionale, come i Cluster Nazionali o i Competence Center di Industry 4.0 fino a toccare la pubblica amministrazione.
Sei obiettivi di lavoro sull’Artificial Intelligence
In sintesi estrema, sei sono gli obiettivi che il Laboratorio Nazionale CINI AIIS si è preposto:
- In primo luogo rafforzare la ricerca italiana, come accennato anche creando collegamenti e azioni sinergiche con altre eccellenze scientifiche del Paese. Pragmaticamente il Lab si pone l’obiettivo di monitorare la ricerca italiana in AI e i progressi nella teoria e nella progettazione di sistemi intelligenti, sia in termini di capacità di ricerca sia di trasferimento tecnologico;
- In secondo luogo, l’iniziativa vuole avere anche un respiro internazionale: per questo si parla di dare spazio all’Italia all’interno di iniziative europee e internazionali;
- Il terzo obiettivo guarda al trasferimento tecnologico: per questo si parla di passaggio dalla ricerca all’imprenditorialità dando vita a start-up innovative o ad altre forme imprenditoriali, ma anche di coinvolgimento delle piccole e medie imprese;
- Il quarto obiettivo guarda invece al vivere sociale e al welfare in senso lato. In questo caso l’AI viene vista a supporto di benessere, salute, istruzione, formazione, cultura e dunque come motore per nuovi servizi nella Pubblica Amministrazione;
- Il quinto obiettivo è di stampo più prettamente etico: si parla infatti di focus specifici sui rischi legati all’utilizzo delle nuove tecnologie in termini di privacy, di riservatezza, di etica, si sicurezza;
- L’ultimo obiettivo è necessariamente infrastrutturale; quali sono le risorse HPC disponibili sul territorio e come possono essere utilizzate?
Un primo sguardo ai gruppi di lavoro
Per quanto riguarda i temi sui quali il lab lavorerà, alcuni sono già stati identificati e definiti:
- AI Ethics and social impact
- AI for Industrial and Social Applications
- Biometrics and Human Behavior Understanding
- Computer Vision, Pattern Recognition and Deep Learning;
- Education for/in AI
- Ethically aligned design of Intelligent Autonomous Systems
- Fuzzy and Computational Intelligence
- Data mining and knowledge discovery
- Complex network science and social network science
- Game theory and Problem Solving
- Human-machine interaction
- Knowledge-based representation and reasoning
- Intelligent systems for Human-Computer Interaction
- Logic Programming and Constraint Programming;
- Machine Learning Theory and Algorithms
- Methods for Explainable, Accountable, Interpretable and Verifiable Machine Learning
- Multi Agent Systems, General and distributed Intelligence
- Multimedia Intelligent Sensing and Retrieval
- Natural Language Processing and Computational Linguistics
- Neuro-inspired hardware and neuroscience modeling
- Ontologies and Semantic Technologies
- Planning and Reinforcement Learning
- Robotics and embodied intelligence
- Unmanned and autonomous systems and vehicles
