Il progetto dal titolo AI@Work: una piattaforma di knowledge sharing (risultato finalista ai Digital360 Awards 2021 per la categoria Machine Learning e Intelligenza Artificiale) nasce dalla necessità di permettere a vari specialisti in tutto il mondo di condividere la loro esperienza, le proprie linee guida di sviluppo e le best practice nell’ambito dell’efficienza energetica e della sostenibilità. La piattaforma realizzata da IBM (in collaborazione con i partner Cefriel, Quantia ed ElifLab) per conto e con la supervisione di RSE e con il patrocinio del Ministero dello Sviluppo Economico è in grado di acquisire documenti, informazioni, dati, strumenti, best practice e risultati di progetti nel campo delle smart grid, estraendo tutte le informazioni e i concetti essenziali grazie al motore semantico che sfrutta algoritmi avanzati e modelli deep learning.
SGIA: ecco a cosa serve
L’innovativa piattaforma di knowledge sharing denominata SGIA (Smart Grid Innovation Accelerator) permette di condividere facilmente risultati e documentazione tecnica, mettendo a valore l’impegno che sia il settore pubblico che quello privato stanno mettendo per accelerare lo sviluppo e la messa in atto di tecnologie innovative di smart grid in tutto il mondo.
Gli obiettivi della piattaforma possono essere riassunti nei seguenti punti:
- accelerare e facilitare la realizzazione di smart grid attraverso l’uso di tecnologie energetiche pulite e sostenibili, sfruttando i risultati di progetti pilota già lanciati e di pratiche di attuazione, che, essendo condivise con tutti gli interessati, possono essere promosse e replicate al fine di un’adozione più ampia possibile;
- incentivare la collaborazione tra diversi attori, creando un contesto che faciliti il lancio di progetti e iniziative congiunte e abiliti gli utilizzatori a una facile ed efficace condivisione di informazioni attraverso una ricerca di contenuto che elimini le barriere linguistiche;
- identificare tecnologie innovative abilitanti e modelli di business che permettano di pianificare a lungo termine gli investimenti che permetteranno lo sviluppo e la realizzazione delle smart grid.
I benefici ottenuti sinora
In particolare, la piattaforma oggetto del progetto presentato che è stato implementato nel dicembre 2020, è in grado di acquisire documenti, informazioni, dati, strumenti, best practices e risultati di progetti nel campo delle smart grid, estraendo tutte le informazioni e i concetti essenziali e specifici che ne favoriscono una rapida e precisa comprensione.
Visto il contesto internazionale del progetto, la base documentale gestita, almeno nella fase iniziale, è costituita da soli documenti inglesi, permettendo tuttavia una sua interrogazione in linguaggio naturale e nella lingua dell’utilizzatore finale, eliminando di fatto quelle barriere linguistiche che spesso sono di impedimento alla condivisione di informazioni tra comunità di lingue molto diverse tra loro (pensiamo ad esempio al cinese, all’indiano, all’arabo).
Questo è possibile grazie al motore semantico che sfrutta algoritmi avanzati e modelli deep learning, forniti dalla piattaforma cognitiva Watson e da altre soluzioni di terze parti.
Grazie alla natura sperimentale della piattaforma, è stato inoltre possibile sperimentare le nuove tecnologie in sviluppo presso IBM Research in ambito semantico, che hanno da una parte velocizzato il training iniziale e la costruzione della piattaforma, dall’altra fornito vere e proprie nuove funzionalità come la capacità di creare sommari focalizzati su specifici argomenti a partire da documenti anche molto grandi.
Il progetto nasce come la terza evoluzione di una piattaforma cognitiva di knowledge management, ed è stato definito pensando anche a suoi possibili riutilizzi sia in ottica interna, come piattaforma di condivisione delle informazioni tra i professionisti nell’ambito di una tematica ben definita, ma anche per potersi integrare con altre piattaforme in una visione di knowledge sharing federato tra diverse entità che lavorano nello stesso ambito, in questo caso, per esempio, relativo all’efficientamento energetico.
