Un approccio incentrato sulla dimensione umana contribuisce a instaurare un clima di fiducia nell’IA per la produzione
L’aumento dell’automazione e il miglioramento dell’intelligenza nei processi produttivi sono in grado di incrementare la qualità della produzione e di ridurre al contempo i costi, consentendo all’Europa di effettuare la transizione verso l’Industria 5.0; il tutto, grazie alle potenzialità dell’intelligenza artificiale (IA). Gli algoritmi predittivi possono indicare il miglior momento in cui effettuare la manutenzione dei macchinari e individuare i difetti nei prodotti, evitando i costosi tempi di inattività della produzione. L’IA dispone inoltre del potenziale di ottimizzare le catene del valore mediante l’analisi dei megadati al fine di prevedere i livelli di domanda, offerta e inventario, apportando benefici ai programmi logistici e produttivi. Eppure questi progressi comportano anche rischi significativi, come ad esempio l’introduzione di sistemi non obiettivi a causa di un addestramento inadeguato dei dati o la più elevata vulnerabilità agli attacchi informatici. L’ostacolo maggiore è tuttavia la mancanza di comprensione e fiducia da parte di chi lavora nelle linee di produzione. «Se vogliamo che l’Industria 5.0 esprima appieno le proprie potenzialità, essa non solo ha bisogno del sostegno di queste persone, ma deve inoltre trarre vantaggio dalla loro esperienza», afferma John Soldatos, coordinatore tecnico del progetto STAR (Safe and Trusted Human Centric Artificial Intelligence in Future Manufacturing Lines), finanziato dall’UE. La squadra incaricata del progetto STAR ha collaborato con diverse parti interessate per sviluppare varie tecnologie avanzate di IA. Queste soluzioni sono state quindi valutate e convalidate nell’ambito di tre prove pilota per quanto concerne le prestazioni offerte a livello tecnico e sociale e, in particolare, in termini di affidabilità.
Mettere l’IA alla prova
La prova pilota riguardante la collaborazione tra esseri umani e robot (cobotica) ha avuto luogo presso una fabbrica olandese dell’azienda Philips. In tale stabilimento i sistemi di apprendimento attivo sono stati collaudati mediante un’ispezione della qualità basata sull’IA, che ha messo in evidenza la loro capacità di incrementare l’efficienza del processo senza compromettere il costo o il flusso di lavoro. «L’IA consulta un soggetto umano quando è incerta, evitando così errori e classificazioni scorrette e beneficiando in tal modo delle conoscenze umane, per un miglioramento significativo della velocità e della qualità del relativo addestramento», spiega Babis Ipektsidis, responsabile di progetto presso Netcompany–Intrasoft, l’impresa che ha ospitato STAR. La prova pilota sulla sicurezza dell’IA, che ha applicato sistemi di IA spiegabile alla personalizzazione dei prodotti nell’ambito delle prese d’aria per automobili, è stata dimostrata presso gli impianti di produzione di IBER-OLEFF, in Portogallo. L’ottimizzazione del processo produttivo in tal caso era difficile da realizzare a causa delle variazioni negli ordini mensili. «L’IA spiegabile ha aiutato gli operatori a comprendere il modo in cui l’automazione può rendere le linee di produzione più flessibili, consentendo inoltre di adattarle ai cambiamenti, come ad esempio l’introduzione di nuove parti o prodotti finali», osserva Ipektsidis. Infine, la prova pilota chiamata sicurezza con l’IA ha collaudato varie operazioni cobotiche presso il Centro di ricerca tedesco sull’intelligenza artificiale (DFKI, Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz). In questa sperimentazione, sistemi di realtà simulata basati sull’apprendimento per rinforzo hanno addestrato i robot a spostarsi in modo sicuro tra i colleghi umani effettuando al contempo alcune mansioni di reparto. Definendo le zone dinamiche sicure per i robot l’IA ha incrementato la sicurezza del lavoro cobotico, il che è stato dimostrato dall’assenza di collisioni. La squadra ha applicato la propria nuova metodologia per la valutazione dell’affidabilità dei sistemi di IA, sia a livello tecnico che sociale, a tutte le prove pilota. «Le prestazioni tecniche ottenute ci hanno convinti dell’utilizzabilità di queste soluzioni robotiche in scenari reali al fine di migliorare i processi produttivi», spiega Soldatos. «Sebbene possa essere garantita la sicurezza umana, la formazione dei dipendenti sarà fondamentale, soprattutto in relazione a compiti quali la lettura di pannelli e la comprensione dei risultati basati sui dati.»
Orientarsi nel più ampio ambiente lavorativo
Soldatos riferisce che la presentazione dei benefici offerti dai sistemi di IA per la creazione della fiducia ha avuto il proprio carico di difficoltà: «Il settore sta progredendo rapidamente, per cui prevederne la regolamentazione è difficile. Nel corso dello svolgimento del progetto è emersa la legge sull’IA, ma siamo riusciti ad allinearvi le nostre soluzioni.» Le collaborazioni in corso del progetto contribuiscono ad affrontare queste sfide. I ricercatori di STAR stanno guidando le attività svolte nel quadro dell’iniziativa «Progetti di IA nella produzione», che agevola la cooperazione e la condivisione delle conoscenze. STAR contribuisce inoltre con la fornitura di vario materiale, quali informazioni sui modelli di IA per l’apprendimento attivo, disponibile nel portale AI4EU. Il progetto ha messo a disposizione alcune delle sue risorse nella propria piattaforma Market e pubblicato ampiamente i risultati ottenuti, tra cui un libro ad accesso aperto sulle soluzioni di IA affidabili che è già stato scaricato 40 000 volte. I partner di STAR stanno attualmente lavorando per far progredire la maturità dei suoi prototipi con l’obiettivo di lanciare prodotti commerciali entro pochi anni dalla conclusione del progetto. Sebbene diversi prodotti siano al momento protetti da licenze proprietarie, i partner offrono versioni open source di alcuni risultati specifici.
Parole chiave
STAR, automazione, produzione, intelligenza artificiale, umano, algoritmo, fiducia, cobot
