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Data governance, ecco perché il machine learning è una priorità per la PA

L’intelligenza artificiale può aiutare a estrarre valore dalla grande quantità di dati eterogenei oggi disponibili, migliorare la sua capacità decisionale, offrire nuovi servizi, ottimizzare i costi.

15 Mar 2022
Vito La Marca

Project Manager di TopNetwork

Data governance

La pandemia ha reso ancor più evidente l’importanza per il Governo, per la PA e per le realtà industriali di disporre di dati coerenti e di qualità al fine di prendere decisioni strategiche appropriate. Più in generale, la grande disponibilità di informazioni offre l’opportunità di indirizzare le proprie scelte basandosi su un approccio data-driven e sviluppare così processi di innovazione più efficienti che siano realmente leve di una maggiore sostenibilità economica, sociale e ambientale.

Le informazioni ricavate dai dati aiutano ad esempio le amministrazioni a migliorare i workflow interni automatizzando le attività ripetitive, oltre a dare supporto nel definire politiche locali come quelle energetiche e climatiche valutare il benessere dei cittadini e intraprendere azioni correttive per ridurre le diseguaglianze.

Open data, la situazione in Italia

Nella classifica delle policy nazionali l’Italia si colloca in ottava posizione tra i Paesi dell’Unione Europea, con un grado di maturità pari al 92% (al di sopra della media europea del 81%), secondo quanto certificato dall’Open Data Maturity Assessment 2021.

La prospettiva del mercato unico dei dati in Europa, che prevede la libera circolazione delle informazioni all’interno dei Paesi UE (con le necessarie tutele per sicurezza e privacy), offrirà benefici alle PA, alle imprese, ai ricercatori. Questa strategia si basa sulla previsione di una crescita esponenziale del volume dei dati, con un incremento del 530% al 2025 rispetto al 2018, che potrà generare un valore di 829 miliardi di euro nell’economia dei dati nell’UE.

In questo contesto, la priorità è però definire gli indirizzi da intraprendere per sfruttare al meglio il potenziale dell’ingente quantità di dati a disposizione. Qui, l’innovazione è la leva fondamentale. Un ruolo da protagonista lo giocano modelli basati su intelligenza artificiale (IA), e in particolare potenziati da tecniche di Machine Learning (ML), che permettono l’integrazione tra dati provenienti da fonti diverse per fare previsioni e prendere decisioni all’interno delle istituzioni e dei territori di competenza, così come la definizione di quali servizi erogare, come farlo e come, allo stesso tempo, ottimizzare i servizi già esistenti, riducendone i costi operativi.

L’impiego di soluzioni basate su IA potrà inoltre abilitare servizi pubblici innovativi all’interno delle smart city. Questo diventa possibile grazie ai dati che provengono, ad esempio, dai sensori posizionati sugli edifici, sui lampioni cittadini e sui mezzi di trasporto pubblici e privati, che rilevano i flussi di persone e mezzi e la qualità dell’aria.

TopNetwork - Smart City: come avere più sicurezza e più sostenibilità grazie a IoT e AI 

Un esempio pratico: il progetto Datafactor

Alla luce di questo scenario, il progetto Datafactor nasce per valorizzare il mercato delle applicazioni di Data Science che, seppur in crescita è ancora poco sviluppato. L’obiettivo è rendere i dati sempre più accessibili e riutilizzabili da parte di un’ampia platea di ricercatori, aziende, cittadini e, soprattutto, amministratori pubblici Per farlo, il progetto punta ad applicare algoritmi IA e ML all’enorme quantità di Open Data a disposizione.

Datafactor è promosso da una partnership fra Expleo e TopNetwork, che puntano ad affermarsi come leader nazionali nel mercato di riferimento, e che hanno ottenuto dal MiSE e dalla regione Sicilia un finanziamento importante, per creare un polo informatico di riferimento. I centro Datafactor oggi è distribuito su 3 sedi (Agrigento, Siracusa e Palermo). Ne risulta un investimento di 40 milioni di euro, il 40% dei quali a fondo perduto.

I principali pilastri tecnologici su cui si basano le attività del progetto Datafactor sono Big Data Analytics, la creazioni di reti neurali (IA) specializzate in modelli previsionali (ML), Semantic Web ed elaborazione del linguaggio (NLP). Sono dieci gli obiettivi realizzativi, sei dei quali di ricerca industriale e quattro di sviluppo sperimentale. Di questi, sono di competenza di Topnetwork lo studio, la selezione e la predisposizione degli ambienti operativi, la valutazione e l’interpretazione dei modelli di ML (il cuore del progetto), il deployment, il testing, la valutazione e l’ottimizzazione dei dimostratori, la divulgazione del risultato. Nello sviluppo del progetto sono coinvolte figure professionali IT con competenze specifiche nello sviluppo DevOps, nel cloud e, soprattutto, più in generale, nel campo della Data Science. Alcuni di questi professionisti sono già operativi sul progetto, altri sono da formare, molti ancora da reperire sul mercato.

Data science e IA per una PA data-driven

Dopo l’avvio delle attività a ottobre 2020, conclusa la fase di analisi e di studio delle architetture e degli ambienti, oggi sono in uno stadio avanzato di realizzazione i primi servizi e, nei prossimi mesi, saranno disponibili i dimostratori per i diversi ambiti. Uno dei principali risultati saranno sistemi per realizzare una sostanziale riduzione dei tempi d’esecuzione dei processi decisionali, consentendo ad amministratori pubblici e manager di adottare un approccio data-driven.

L’idea è mettere a disposizione dei cruscotti navigabili per reperire, in modo rapido ed efficace, informazioni oggi difficili da trovare e frutto tra interazioni di dati. Un altro risultato atteso è la definizione di nuovi servizi che sfruttano anche mappe satellitari e che potranno dare informazioni preziose per processi di digitalizzazione ed efficientamento, così come, più in generale, per aiutare le amministrazioni nel monitoraggio ambientale.

Infine, un punto di arrivo importante del progetto Datafactor è dare vita a un centro di ricerca e competenza sui temi della data science e dell’IA che valorizzi il territorio siciliano, attraendo risorse, e operando, al tempo stesso, in una prospettiva nazionale ed europea, anche alla luce della strategia del mercato unico dei dati.

@RIPRODUZIONE RISERVATA

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