IL PROGETTO
DESIGN-IT
Il progetto Design-IT si propone di sviluppare una Decision Science Design Platform orientata a favorire la transizione verso l’industria 4.0 e a facilitare l’adozione di pratiche sostenibili e circolari. L’obiettivo è costruire una piattaforma per la progettazione, lo sviluppo, il deploy, e l’operation di Gemelli Digitali e di pipeline di algoritmi di Intelligenza Artificiale, pensata per esperti di settore che non sono necessariamente sviluppatori sofware.
Sviluppare il settore industriale con applicativi basati su AI
Secondo Gartner (2021) la domanda di sviluppo di applicazioni low-code di supporto alle decisioni sta crescendo con una velocità cinque volte superiore rispetto alla capacità dell’IT di soddisfarla e questo spiega perché si parli così spesso di un ‘gap’ tra le esigenze del business e l’IT. Infatti, in un mondo in cui gli scenari di mercato cambiano rapidamente, le risorse IT delle aziende fanno fatica a soddisfarne le richieste in modo rapido, efficace e tempestivo.
Finora questo mercato è stato dominato da piattaforme esistenti (ad.es. Google AppSheet e Microsoft PowerApps) che richiedono alle PMI un elevato costo di sviluppo e configurazione. Inoltre, rimane sempre alta la necessità per le aziende di avvalersi di personale altamente qualificato per raggiungere il grado di customizzazione di tali piattaforme necessario per far funzionare applicazioni complesse quali quelle basate su intelligenza artificiale e gemelli digitali. Come esposto da Gartner (2021) semplificare la programmazione, rendendo lo sviluppo del software più rapido e accessibile ai più è un obiettivo di cui si parla già da tempo, ma che si sta ora concretizzando grazie all’avanzamento nello sviluppo tecnologico di piattaforme cosiddette “low-code/no-code” basate su un basso livello di programmazione e conoscenza del codice. Queste tecniche di low-code/no-code permettono di ridurre i costi di sviluppo, di accelerare il time to market dei nuovi applicativi e di concentrare le risorse IT su progetti più critici e a valore aggiunto per l’impresa.
Mesi
Grandi partner
Obiettivi importanti
Budget
La piattaforma sviluppata nel progetto permetterà di progettare e mettere in produzione applicativi basati su Intelligenza Artificiale in ambito industriale, con particolare attenzione alla collaborazione uomo-macchina in contesti caratterizzati da forte automazione.
Il contesto ideale per testare la piattaforma è quello della robotica, dove la piena automazione non è sempre raggiungibile e progettisti/ operatori devono interfacciarsi continuamente con macchinari e robot: la piattaforma garantirebbe la continua e proficua interazione dell’intelligenza e creatività umane con la precisione, affidabilità e potenza della robotica, tramite la disponibilità di Gemelli Digitali a più livelli e di servizi di ottimizzazione e previsione basati su Intelligenza Artificiale.
Decision Science Design Platform
OBIETTIVI
L’obiettivo principale del progetto, ben riassunto dallo schema sotto riportato, è la prototipizzazione di una DSDP che permetta di:
Gemelli Digitali a più livelli
Costruire Gemelli Digitali a più livelli, ovvero a livello sia di prodotto o componente che di processo.
Servizi di Intelligenza Artificiale
Mettere a disposizione dei Gemelli Digitali, e dunque delle controparti reali, servizi di Intelligenza Artificiale che ne ottimizzino il design e/o l’operazione.
Costruzione di applicativi basati su IA
Abilitare utenti non esperti di software all’utilizzo di Gemelli Digitali e alla costruzione di applicativi basati su IA.
Dati per gli esperti
Costruire e gestire un layer di data storage e management intuitivo e facilmente interpretabile da esperti di settore.
Collaborazione uomo-macchina
Aumentare l’adozione e incrementare la collaborazione uomo-macchina, grazie all’utilizzo di tecniche di IA spiegabili, affidabili e robuste.
Come lo faremo
Attività principali
Low-code Platform
La programmazione low-code permette di progettare, configurare, mettere in produzione ed operare soluzioni IT, senza necessariamente essere esperti di software. L’obiettivo del progetto è di fornire ad utenti non esperti una interfaccia grafica dove comporre soluzioni basate su moduli di Intelligenza Artificiale multi-paradigma (e.g., machine learning, simulazione, ottimizzazione matematica) in una modalità ‘drag&drop’, in modo che sia possibile:
- Selezionare una modalità di deploy (e.g., un server di un cloud provider);
- Selezionare un Gemello Digitale esistente, o generarne uno con l’aiuto di wizard che rendano la generazione di Gemelli Digitali accessibile ad esperti di dominio, ma non di software;
- Selezionare una serie di moduli di Intelligenza Artificiale da inserire nella pipeline di calcolo;
- Selezionare una fonte e una destinazione per i dati necessari al funzionamento dell’applicazione;
- Configurare gli input ed output di ognuno dei moduli e disegnare la pipeline di calcolo multi-paradigma, i.e. definire gli input di alcuni moduli come output di altri;
- Parametrizzare i moduli algoritmici e le frequenze di ingestione dei dati ed esecuzione dei moduli a runtime;
- Eseguire il deploy e il run della pipeline di calcolo definita, potendo visualizzare alcuni KPI pre-determinati.
Gemelli Digitali
Un Gemello Digitale è un modello virtuale progettato per riflettere in modo preciso un oggetto o un processo fisico. Tali tecniche sono tipicamente specializzate o su processi (e.g., processi di produzione, catene di approvvigionamento) o su prodotti (e.g., modellazione CAD di prodotti, analisi matematico-fisica del comportamento dei materiali). DESIGN-IT si propone di integrare in un unico framework le peculiarità delle tecniche di simulazione ad eventi discreti, simulazione cinematica, analisi matematico-fisica del comportamento dei materiali (i.e. metodo FEM) e machine learning, con l’obiettivo di generare Gemelli Digitali multi-livello, che coprano tutto il ciclo di vita di un prodotto/ macchinario/ processo.
Supportare l’uomo lungo tutto il ciclo di vita di un prodotto/ processo implica l’aggiornamento continuo dei Gemelli Digitali da fonti dati diverse, a diverse granularità e con molteplici frequenze. Ad esempio, in fase di design le fonti dati saranno principalmente basate sull’esperienza dell’esperto di dominio, mentre nella fase di operation della controparte reale il Gemello Digitale dovrà essere aggiornato frequentemente e in modo automatico, sulla base di fonti dati quali ad esempio sensori presenti su prodotti o macchinari.
Algoritmi di IA
Il progetto si propone di sviluppare moduli di Intelligenza Artificiale che saranno a disposizione della Decision Science Design Platform. Tali moduli algoritmici saranno basati su tecniche di machine learning e ottimizzazione matematica che
si inspirino ai criteri di spiegabilità (‘explainability’), affidabilità (‘trustworthiness’), giustizia (‘fairness’) e robustezza (‘robustness’), criteri tanto più necessari quanto più l’Intelligenza Artificiale si fa pervasiva.
I servizi algoritmici di Intelligenza Artificiale presenti in piattaforma permetteranno, ad esempio, di:
- Ottimizzare il design di prodotti/ macchinari/ processi (e.g., layout e processo di produzione, catena di approvvigionamento) in ottica risk-based, ovvero tenendo conto della variabilità intrinseca dei dati a supporto, grazie all’interazione tra algoritmi di ottimizzazione stocastica e Gemelli Digitali;
- Prevedere andamenti futuri e identificare anomalie in anticipo, sulla base di tecniche di machine learning (supervisionato e non) e analisi/ previsione di serie storiche;
- Ottimizzare l’operation di prodotti/ macchinari/ processi lungo tutto il ciclo di vita su base predittiva, grazie ad algoritmi quali la predictive/ prescriptive maintenance, la pianificazione e scheduling della produzione;
- Velocizzare i tempi di calcolo e ridurre il consumo di hardware, grazie alla sostituzione almeno parziale nel tempo di modelli di simulazione complessi e time consuming con modelli di machine learning adeguatamente addestrati con i dati via via generati.
OVERVIEW DEL PROGETTO
DESIGN-IT
DESIGN-IT è un progetto di ricerca finanziato da Ministero delle Imprese e del Made in Italy nell’ambito della Missione 4 (Istruzione e ricerca), Componente 2 (Dalla ricerca all’impresa). Il progetto (protocollo n. 69, Avviso Pubblico Accordi per l’Innovazione DM 31/12/2021 – I sportello)
| Topic: Low-code, Digital Twins, Intelligenza Artificiale |
| Coordinatore: Spindox Spa |
| Inizio: Gennaio 2023 |
| Fine: Dicembre 2025 |
| Budget: 5.392.557,50 € |
Informazioni sui partner
Partners
Spindox S.p.a
Spindox Spa opera nel campo dell’ICT, fornendo un’ampia gamma di servizi (consulenza, integrazione di sistemi, progettazione e sviluppo software, design dell’interazione e ingegneria di rete). L’azienda annovera tra i suoi clienti alcune tra le più importanti aziende/realtà nei settori delle telecomunicazioni, dell’automotive, dei servizi finanziari, del retail, delle public utilities, del manifatturiero e dell’editoria. Opera in tutto il mondo con otto sedi in Italia e filiali all’estero in Svizzera, Regno Unito e USA. È presente a Trento dal 2016 con Spindox Labs, centro di ricerca con focus su intelligenza artificiale, IoT e sensori. Lavoriamo nell’ambito di numerosi progetti di ricerca industriale e di base, finanziati dall’Unione Europea o altri enti, che ci permettono di applicare le nostre competenze a sfide con un forte contenuto innovativo, pervenendo a soluzioni che poi ingegnerizziamo e mettiamo a disposizione dei nostri clienti.
CNR-ISMN
L’Istituto per lo Studio dei Materiali Nanostrutturati fa parte degli 88 istituti del Consiglio Nazionale delle Ricerche, il più grande ente di ricerca multidisciplinare italiano, le cui attività si articolano in macro-aree di ricerca scientifica e tecnologica. I Dipartimenti sono le unità organizzative delle macro aree e il dipartimento di Scienze Chimiche e Tecnologie dei Materiali è quello a cui afferisce il l’ISMN. Costituito il 13 settembre del 2000 e operativo dal 2002, l’ISMN ha conseguito importanti risultati di rilievo scientifico e stabilito una significativa interazione con il Sistema Nazionale ed Internazionale della Ricerca e con il mondo delle imprese. L’ISMN vanta la collaborazione di circa 70 ricercatori e per raggiungere i propri obiettivi integra tecnologie abilitanti e con carattere trasversale che includono i materiali avanzati, la fotonica, la nanotecnologia, la biotecnologia e i processi chimici e manifatturieri avanzati.
Reepack
Reepack è una società che opera dal 1997 nel settore della produzione di macchine confezionatrici con un’ampia gamma di modelli: semiautomatiche e completamente automatiche. La pluriennale esperienza nella costruzione di macchine confezionatrici permette a Reepack di sviluppare una profonda conoscenza delle specifiche richieste di produttività di tutte le tipologie di macchine. Reepack è in grado di soddisfare le richieste del cliente attraverso le diverse applicazioni del confezionamento con soluzioni innovative grazie all’ampia disponibilità di tecnologie, esperienza in design e combinazione di proprietà intellettuali, collaborazioni strategiche e forza produttiva.
Mister
MISTER Smart Innovation è laboratorio e centro per l’innovazione accreditato presso la Rete Alta Tecnologia dell’Emilia-Romagna ed esempio virtuoso di organismo di ricerca privato costituito come Partenariato Pubblico Privato, con competenze core nella sensoristica IoT, nell’automazione e nella data science in vari ambiti industriali avanzati, oltre a intelligenza artificiale e nuove tecnologie digitali immersive. MISTER è membro di quattro CLUST E-R regionali: Mech, Health, Innovate e Create. Inoltre, è soggetto gestore del Tecnopolo Bologna CNR, parte della Rete dei Tecnopoli dell’Emilia-Romagna, fin dal 2017. Essere parte di queste reti consente di migliorare e facilitare lo scambio di idee con l’obiettivo di favorire una maggiore focalizzazione sulle priorità strategiche regionali S3, favorire un dialogo più efficace con le imprese e costruire una maggiore integrazione tra laboratori, centri per l’innovazione e il sistema produttivo.
Ricerca e Sviluppo
Tecnologie coinvolte
Le attività di ricerca e sviluppo del progetto mirano a sviluppare una piattaforma di supporto alle decisioni low-code, ovvero che permetta di effettuare la progettazione, lo sviluppo, il deploy e l’operation di applicazioni di Intelligenza Artificiale senza necessariamente essere sviluppatori di software. Per questo motivo la piattaforma si presta alla definizione di Decision Support Design Platform (DSDP), dove la parola ‘Design’, in aggiunta alle ben conosciute DSP, rappresenta una delle principali innovazioni.
Le tecnologie dell'IA abilitanti
La piattaforma oggetto del progetto di ricerca e sviluppo mirerà a ridurre il gap di adozione che oggi ancora esiste per strumenti software basati su Intelligenza Artificiale. A supporto e come base dei moduli di Intelligenza Artificiale vi sono i Gemelli Digitali a più livelli (i.e. di processo, di prodotto, di fisica e meccanica dei materiali), presupposto imprescindibile per l’interazione sia uomo-macchina (i.e. grazie alla consultabilità di ogni fase del processo decisionale automatizzato) che macchina-macchina (i.e. permettendo la configurazione e collaborazione di Gemelli Digitali di più sistemi e sotto-sistemi, grazie ad interfacce standard e ad alte prestazioni).
Tecnologie relative all'IA incentrate sull'uomo
Il progetto mira ad abbattere le attuali barriere all’adozione di sistemi di supporto alle decisioni basati sull’Intelligenza Artificiale, principalmente dovute alla complessità inerente la progettazione, sviluppo, deploy e operation di moduli basati su IA. Lo sviluppo di una piattaforma low-code che includa Gemelli Digitali e moduli algoritmici di ottimizzazione e machine learning ha proprio l’obiettivo di rendere l’IA più fruibile dall’uomo, che sia un ingegnere o un operatore.
Tecnologie per piattaforme aperte di IA, compresi algoritmi di software, archivi di dati, sistemi basati su agenti, robotica e piattaforme di sistemi autonomi
Il progetto ha come naturale ambito di applicazione la robotica, specialmente se in presenza di sistemi autonomi, in quanto i servizi di IA e i Gemelli Digitali multi-livello si prestano al controllo e all’ottimizzazione (sia strategica che tattico-operativa) di sistemi complessi quali quelli tipici di linee produttive/ di assemblaggio ad alto tasso di automazione.
