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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