Un nuovo quadro di riferimento per l’intelligenza artificiale può espandere l’Industria 4.0 in tutta Europa
L’intelligenza artificiale è un fattore abilitante strategico per la digitalizzazione dell’industria, poiché permette di migliorare l’efficienza, l’analisi dei dati, il controllo della qualità e la collaborazione essere umano-macchina. Tuttavia, la mancanza di interoperabilità tra i diversi sistemi di automazione impedisce alle imprese di entrare nel mondo dell’Industria 4.0. Alla luce di tali premesse, 17 partner di 7 Paesi hanno collaborato al progetto MAS4AI, finanziato dall’UE, con l’obiettivo di sviluppare un’architettura di intelligenza artificiale distribuita e interoperabile, basata sulla tecnologia multi-agente, per aumentare l’agilità e l’efficienza delle fabbriche europee. «Il sistema MAS4AI consente di combinare diverse tecnologie di IA in architetture di controllo flessibili e distribuite, gettando le basi per ulteriori soluzioni industriali di IA personalizzate e interoperabili», afferma Achim Wagner, coordinatore del progetto.
Sviluppo dell’architettura
Il sistema MAS4AI, grazie a un’architettura modulare e flessibile, permette la separazione dei compiti e dei ruoli. Sfruttando il principio della tecnologia multi-agente, in cui più agenti interagiscono tra loro per raggiungere gli obiettivi, il sistema consente a ciascun agente o sistema di agenti di essere sviluppato e distribuito separatamente in un ambiente isolato detto container, per collaudare ed eseguire le applicazioni. Il sistema MAS4AI si avvale di un modello informativo comune basato sull’asset administration shell (AAS), un metodo standardizzato per rappresentare digitalmente una risorsa, e che è usato per descrivere, configurare e creare parametri per gli agenti. «Tutti i componenti del nostro quadro di riferimento possono essere scambiati, purché rispettino l’architettura generale e le interfacce comuni. I diversi agenti interagiscono e si sincronizzano tra loro attraverso messaggi e protocolli basati sul linguaggio dell’industria 4.0 e sull’AAS», spiega Wagner. Adottare il quadro MAS4AI offre vantaggi agli sviluppatori di soluzioni basate sull’IA e ai produttori. Grazie all’architettura snella e disaccoppiata del sistema, gli sviluppatori possono riutilizzare gli algoritmi esistenti e contribuire con i propri, pur rimanendo indipendenti. Inoltre, i produttori possono accedere ad algoritmi avanzati di intelligenza artificiale senza il vincolo a una piattaforma specifica, combinando gli elementi che meglio si adattano alle proprie esigenze e alla configurazione che utilizzano.
Un approccio incentrato sull’essere umano
La struttura del progetto è costruita intorno agli esseri umani e a favore di essi, e tiene in considerazione i modi per aumentare le informazioni che semplificano il processo decisionale, nonché per integrare una persona nel sistema digitale. Il progetto ha sviluppato un concetto di olonico digitale umano, unendo da un lato l’AAS del lavoratore come gemello digitale passivo dell’essere umano, e dall’altro l’agente umano che rappresenta attivamente l’umanità nel sistema. «Aumentando i comportamenti umani con gli oloni digitali e fornendo al sistema aspetti tipici umani attraverso i sottomodelli standard di AAS, è possibile ottenere un’integrazione efficiente tra essere umano e macchina», assicura Wagner. In gran parte dei casi pilota in cui il sistema è stato collaudato, gli agenti di IA sono stati considerati come strumenti e l’ultima decisione è sempre stata presa da una persona.
Casi d’uso
Il gruppo di ricerca ha applicato il sistema MAS4AI a diversi scenari industriali per dimostrarne la fattibilità, la scalabilità e la flessibilità in un’ampia gamma di settori, tra cui quello automobilistico, del legno, delle biciclette, dei cuscinetti strutturali e del metallo. In tutte le applicazioni pilota sono stati registrati miglioramenti degli indicatori chiave di prestazione stabiliti, come l’aumento della produzione, l’efficienza complessiva delle apparecchiature, e la riduzione dei tempi di consegna e delle rilavorazioni. «I test hanno anche dimostrato una interoperabilità maggiore tra i diversi algoritmi. Ad esempio, il sistema è stato in grado di combinare diversi metodi di programmazione per affrontare la complessa allocazione degli ordini, in un sistema di produzione a matrice di dimensioni industriali», aggiunge Wagner.
Parole chiave
MAS4AI, industria 4.0, intelligenza artificiale, digitalizzazione, automazione, manifatturiero