SOFIA

Co-finanziato dal Ministero delle Imprese e del Made in Italy, tramite gli Accordi per l’Innovazione su fondi PNRR, il Progetto SOFIA - piattaforma SOFtware per Intelligenza Artificiale spiegabile ed etica per il lavoratore 4.0 - ha come obiettivo quello di realizzare il miglioramento del prodotto WEAVR (la piattaforma per la costruzione, il deploy, l’esecuzione e il monitoraggio di applicazioni di AR/VR di proprietà TXT) tramite lo sviluppo di nuovi moduli basati su tecnologie di Intelligenza Artificiale e sull’ottimizzazione delle interazioni uomo-macchina/IA.

Sarà quindi possibile realizzare un insieme di servizi di IA spiegabile ed etica centrati sul lavoratore in fabbrica, agevolando la ri-collocazione sull’umano nella fabbrica moderna e la sua collaborazione con l’IA, superando le barriere nell’adozione di Realtà Aumentata e Intelligenza Artificiale nel supporto alle operazioni di fabbrica.

Tecnologia abilitante fondamentale al cui sviluppo è finalizzato il progetto: Intelligenza Artificiale

Area di intervento nella quale la tecnologia da sviluppare presenta ricadute: Intelligenza artificiale e robotica

Linee generali sviluppate nel progetto di ricerca e sviluppo:

1. Le tecnologie dell’IA abilitanti, come l’IA intuitiva, l’IA etica, l’IA controllata dall’uomo, l’apprendimento automatico senza supervisione, l’efficienza dei dati e le interazioni uomo-macchina e macchina-macchina avanzate;

2. Tecnologie relative all’IA incentrate sull’uomo per soluzioni basate sull’IA.

Obiettivo #1 
Ridurre drasticamente il tempo di digitalizzazione e ottimizzazione delle procedure di fabbrica a partire dall’esperienza reale sul campo.

L’obiettivo viene raggiunto tramite i seguenti moduli:

1. Modulo di apprendimento non supervisionato che osservi quanto succede in fabbrica, apprenda i comportamenti tipici degli asset sotto osservazione e apprenda le attività che hanno portato a risultati positivi, quelle che non hanno avuto effetto e quelle che hanno avuto effetti negativi.

2. Modulo di predizione dei comportamenti e prescrizione delle procedure che, attraverso l’utilizzo di algoritmi di machine learning, colga situazioni reali sul campo reale andando a predire i comportamenti futuri dell’asset e, basandosi su algoritmi di Intelligenza Artificiale Spiegabile (eXplainable IA), vada a definire la più probabile procedura ottimizzata e le possibili alternative.

Obiettivo #2
Costruire un approccio con l’uomo al centro, basato su un modulo di interfacce spiegabili e aumentate.

Tramite un insieme di interfacce e di pattern di interazione, connessi all’IA spiegabile, vengono messi a disposizione del lavoratore gli elementi chiave per comprendere le motivazioni delle decisioni suggerite dalla IA. Questo approccio a “glass-box” abilita l’esecuzione di workflow collaborativi tra lavoratore e IA.

Obiettivo #3
Realizzare lo studio, la progettazione e la realizzazione di effettive attività collaborative fra lavoratore e IA spiegabile, basandosi su due casi d’uso concreti che verranno realizzati e valutati da parte del personale dell’utente finale.

Il test verrà effettuato sia in ambiente simulato in Virtual Reality utilizzano le digital twin degli asset e poi in Realtà Aumentata sul campo:

• Montaggi/smontaggi dei compressori messi a disposizione da SIAD Macchine Impianti;

• Manutenzione predittiva su sistemi di macchinari agricoli di CNH Industrial.