L’intelligenza artificiale nella pubblica amministrazione locale contro la pandemia

Le applicazioni dell’intelligenza artificiale, data la loro estrema versatilità, sono oggetto di grande interesse negli ultimi tempi da parte di diverse categorie di soggetti che possono usufruire delle loro numerose potenzialità: imprese, istituzioni e aziende pubbliche, nonché anche da parte di professionisti, parti sociali e privati cittadini. Tra i possibili ambiti in cui l’adozione di soluzioni di intelligenza artificiale si possono rivelare particolarmente utili e critiche per affrontare problemi complessi, c’è sicuramente la Pubblica Amministrazione ove la pluralità dei servizi da erogare, delle prestazioni da realizzare nonché dei problemi da risolvere richiedono l’adozione di strumenti sofisticati nelle logiche di progettazione e realizzazione, ma che non pesano né impegnano l’utente finale cittadino.

Inoltre, è rilevante ricordare che gli strumenti di AI consentono di risolvere problemi che per la loro complessità e articolazione, risulterebbero estremamente dispendiosi e difficili da risolvere con altri strumenti e tecnologie.

Sempre più dati dalle imprese e dal settore pubblico

L’AI è un insieme di tecnologie che combina dati, algoritmi e potenza di calcolo. Dunque, i progressi compiuti nell’ambito del calcolo e la crescente disponibilità di dati risultano fattori determinanti per la sua crescita. Attualmente, la maggior parte dei dati riguarda i consumatori ed è conservata ed elaborata in infrastrutture centrali basate sul cloud. Ma presumibilmente un’ampia parte dei dati di domani, potenzialmente molto più poderosa di quelli attuali. giungerà invece dall’industria, dalle imprese e dal settore pubblico e sarà conservata in vari sistemi, in particolare dispositivi di calcolo funzionanti ai margini della rete

Il Libro bianco sull’Intelligenza Artificiale della Commissione Europea, uscito all’inizio del 2020, mette in effetti in evidenza come la crescita economica attuale e futura e dell’Europa per risultare sostenibile e in grado di garantire il benessere sociale, si deve basare sempre di più sul valore creato dai dati tenendo conto che l’AI “è una delle più importanti applicazioni dell’economia dei dati”. Questo naturalmente apre una serie di nuove opportunità e sfide – sia dal punto di vista normativo-regolativo, sia più prettamente di ricerca e operativo – per l’Europa, che attualmente necessita di potenziare le piattaforme destinate ai consumatori. La strategia europea per i dati prevede che l’Europa sviluppi un ecosistema di intelligenza artificiale che consenta alla sua società e alla sua economia di godere dei benefici apportati dalla tecnologia sia per cittadini, per le imprese e per i servizi di interesse pubblico. Tenendo anche conto che l’impatto dei sistemi di AI dovrebbe essere considerato non solo da una prospettiva individuale, ma anche dal punto di vista della società nel suo complesso, è possibile segnalare il ruolo che l’uso di sistemi di AI potrebbe rivestire nel conseguimento degli obiettivi di sviluppo sostenibile e nel sostegno al processo democratico e ai diritti sociali.

Per la realizzazione dell’ecosistema di eccellenza per l’AI, il Consiglio Europeo attraverso il Libro Bianco suggerisce varie azioni tra le quali (azione F) quella di promuovere la sua adozione nel settore pubblico. “È essenziale che le amministrazioni pubbliche, gli ospedali, i servizi di pubblica utilità e di trasporto, le autorità di vigilanza finanziaria e altri settori di interesse pubblico inizino rapidamente a utilizzare nelle loro attività prodotti e servizi che si basano sull’AI. Un’attenzione particolare sarà rivolta ai settori dell’assistenza sanitaria e dei trasporti, in cui la tecnologia è abbastanza matura da consentire una diffusione su vasta scala”, fino all’adozione di sistemi di AI negli appalti pubblici.

Intelligenza artificiale e pubblica amministrazione nella pandemia

La recente pandemia e la connessa situazione di emergenza a livello economico e sociale sembrano aver ulteriormente accentuato l’attenzione di imprese e istituzioni verso le soluzioni di tipo digitale avanzate basate sull’intelligenza artificiale (eventualmente basata sul machine learning e deep learning).

Nel settore pubblico la necessità di gestire in modo snello e celere gli effetti della pandemia di Covid-19 sia sulla gestione dei servizi e attività pre-esistenti, sia sulla soddisfazione di nuove necessità, bisogni e regole apre sicuramente la strada all’adozione di soluzioni innovative.

È noto anche in letteratura che le situazioni di emergenza aprono la via all’adozione di soluzioni innovative, in particolare nel settore pubblico, ove la pressione di soddisfare le esigenze di una collettività in difficoltà e caratterizzata da una domanda crescente di interventi, insieme alla limitatezza delle risorse disponibili apre la via a soluzioni altrimenti trascurate, o rimandate.

Nella lotta al Covid-19, l’intelligenza artificiale può per esempio offrire una serie di validi strumenti che consentono una rapida risposta per controllare l’accesso agli uffici pubblici, agli ambulatori medici e altre strutture pubbliche aperte al pubblico e dunque per garantire il distanziamento tra utenti all’interno di spazi chiusi. Ma essa può naturalmente offrire soluzioni per la gestione delle presenze e degli afflussi di persone per evitare assembramenti, anche in spazi aperti e lungo le strade durante i periodi di chiusura o controllo degli accessi, ma che in prospettiva possono essere utilizzate anche in situazioni di futura (relativa) normalità. In questo caso si tratta dunque di soluzioni utili anche per garantire la sicurezza degli spazi pubblici e delle città che magari erano già in via di implementazione da parte dei governi e autorità locali. Questi strumenti consentono l’automatizzazione di procedure ed attività di vigilanza e controllo standardizzate, per poter così impegnare il personale scarso in attività più strategiche o urgenti.

Alcuni esempi di applicazione dell’AI da parte della PA locale

Alcuni esempi delle applicazioni dell’AI da parte di autorità locali a supporto delle azioni di contenimento della diffusione del Covid-19 sono rintracciabili tra i progetti Centro Interdipartimentale  AIRI  (Artificial Intelligence Research and Innovation Center) dell’Università di Modena e Reggio Emilia.

Inter-Homines

Il primo riguarda servizi di intelligenza artificiale e di computer vision per il calcolo in tempo reale delle distanze interpersonali e del livello dinamico del rischio di contagio in luoghi pubblici e di lavoro. Il progetto denominato “Inter-Homines” è in via di implementazione dall’ottobre 2020 nell’URP del comune di Modena e nell’Ufficio Anagrafe principale della città. Il sistema sfrutta l’AI per analizzare le immagini e verificare geometricamente che le persone non superino le distanze interpersonali. Esso valuta in tempo reale il rischio di contagio di un’area monitorata analizzando flussi video: è in grado di localizzare persone nello spazio 3D, riconoscere i Dispositivi di Protezione Individuale (DPI), calcolare distanze interpersonali e predire livelli di rischio costruendo mappe dinamiche dell’area monitorata. Esso lavora sia all’interno che all’esterno, in aree ad affollamento variabile pubbliche e private. Sono proposti servizi di AI e di Computer Vision applicabili a telecamere già installate o a telecamere a basso costo su PC industriali, corredati da un aggiuntivo sistema dedicato e mobile di “edge-AI” per misurazioni temporanee. Inoltre, il software è stato realizzato in Italia già prima della diffusione del Covid-19, con concetti privacy-by-design e la mappa di rischio che viene realizzata segue i parametri decisi dagli epidemiologi o dalle leggi vigenti per calcolare il rischio. Il software sfrutta il risultato di una ricerca totalmente italiana di una rete neurale artificiale generativa che ricostruisce la presenza di persone e la terza dimensione da una singola immagine.

Inter-Homines System [URP]

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Video: Progetto Inter-Homines – Unimore

Covid-Skunk

Il secondo progetto, recentemente avviato, riguarda un sistema di identificazione real-time di assembramenti di persone tramite rete cellulare per prevenire la diffusione del virus: il Covid-Skunk. Con esso si vuole sviluppare un sistema di monitoraggio innovativo in grado di ridurre il rischio di contagio in ambienti aperti al pubblico. Sulla base dei dati raccolti dalla rete cellulare è possibile identificare in tempo reale gli assembramenti di persone. Questo è molto utile per le istituzioni, soprattutto per polizia locale, perché una volta individuati i luoghi con elevato rischio, partono dei messaggi di allerta geo-localizzati sia alla PA sia alla cittadinanza.

Il sistema è completamente gratuito per i cittadini e non richiede né l’installazione di applicazioni né la rilevazione di dati sensibili.  Infatti, si utilizzano le informazioni sulla densità delle persone già raccolte in modo automatico dagli operatori telefonici su tutto il territorio regionale in modo aggregato e compatibile anche in questo caso con le norme in vigore, in particolare con il GDPR.

Openair

Infine, Openair, il terzo progetto, è simile al secondo per obiettivi e al primo per funzionamento, in quanto si tratta di un sistema di rilevazione automatica del requisito di distanziamento sociale in spazi aperti a supporto della polizia locale, per il trasporto pubblico ma anche per il calcolo in tempo reale delle distanze interpersonali e del livello dinamico del rischio di contagio in luoghi pubblici e di lavoro.

Avviato in autunno nel comune di Modena, prevede l’estensione dell’infrastruttura tecnologica sviluppata all’interno della Modena Automotive Smart Area (MASA) affinché venga convenientemente utilizzata per finalità di monitoraggio del distanziamento sociale in ambiti pubblici, settando opportune soglie di allarme in base alle metriche rilevate (distanze tra pedoni o biciclette, densità di persone, tempo di permanenza a distanze ravvicinate, ecc.). Il rilevamento di assembramenti di persone o di situazioni di rischio oltre le soglie di allarme è opportunamente segnalato alle forze di polizia, permettendo loro di focalizzare meglio i controlli. Inoltre, si prevede, in accordo con la Questura, la predisposizione di due droni, comandati dalle Forze dell’Ordine autorizzate, per l’invio di stream video all’infrastruttura MASA, e la relativa elaborazione automatica delle immagini ricevute.

Al termine del progetto i ricercatori Unimore si attendono l’estensione di rilevamento e tracciamento in tempo reale oltre i limiti attualmente previsti, attraverso l’installazione di ulteriori piattaforme computazionali per l’elaborazione dei dati di un maggiore numero di telecamere di videosorveglianza (già presenti sul territorio cittadino), con particolare riferimento a quelle posizionate in ambienti particolarmente a rischio, quali la prospiciente stazione dei treni, l’ingresso di supermercati, edifici pubblici, ecc.

Si tratta di progetti avviati negli ultimi mesi, i cui primi risultati saranno disponibili appena la fase di implementazione ed avvio saranno conclusi. È significativo che tutti partano tra sistemi, software pre-esistenti e si propongano di essere ulteriormente sfruttati anche dopo la conclusione di questo sfortunato periodo di pandemia.

Rischi e potenzialità dell’AI nella PA locale

Come evidenziato nel Libro Bianco della Commissione Europea 2020, l’applicazione efficace e sicura dell’AI richiede la realizzazione del cosiddetto “ecosistema di fiducia” in cui si intervenga in diverse dimensioni quali l’intervento e sorveglianza umani; la robustezza tecnica e sicurezza; la riservatezza e governance dei dati; la trasparenza; la diversità, non discriminazione ed equità; il benessere sociale e ambientale, nonché l’accountability. Questo per proteggersi da rischi potenziali legati per esempio a meccanismi decisionali opachi, a discriminazioni basate sul genere o di altro tipo e infine ad intrusioni nelle nostre vite private o utilizzi per scopi criminali nel caso in cui i dati non vengano opportunamente protetti e finiscano nelle mani di malintenzionati.

È evidente che anche nel caso dell’adozione dell’AI da parte della pubblica amministrazione locale per il contrasto alla pandemia, che sono spesso frutto di adattamenti e miglioramenti di strumenti già in essere, si manifesti la necessità di tutelare sia l’affidabilità che la sicurezza e accountability.

In aggiunta è importante rammentare l’importanza degli investimenti e finanziamenti pubblici (sovranazionali, nazionali, regionali, locali) su questo genere di progetti.

I casi presentati in questo contributo, per esempio, sono stati ammessi al finanziamento del bando della regione Emilia-Romagna “Progetti di ricerca e innovazione industriale per soluzioni di contrasto alla diffusione del Covid19. Contributi a imprese e centri di ricerca” per un ammontare complessivo di quasi 2 milioni di euro finanziati con fondi europei FESR (Fondo Europeo Sviluppo Regionale).

Conclusioni

L’esistenza di questi bandi può sicuramente accelerare sia la ricerca di soluzioni innovative di risposta ai bisogni e alle emergenze, sia naturalmente facilitare la realizzazione e implementazione in tempi rapidi dei progetti.

L’investimento delle istituzioni pubbliche dovrebbe poi riguardare l’attivazione di collaborazioni e partnership continuative e consolidate sia con attori individuali e collettivi esperti in ambito tecnologico – come centri studi, università, start-up, imprese del settore e associazioni –; sia con attori in grado di gestire in modo efficace l’aspetto della tutela dei dati personali, della privacy, e , come ricorda anche il Libro Bianco EC sull’AI, della non discriminazione, sicurezza e responsabilità.

In questo modo si evita di trascurare e sottovalutare sia l’aspetto scientifico-tecnico di queste iniziative, sia l’analisi, valutazione e risoluzione di problemi connessi di etica e rispetto dei cittadini dei loro diritti e delle informazioni che li riguardano.