La fusione dell’intelligenza artificiale (AI) e delle tecnologie semantiche sta trasformando il modo in cui i dati vengono condivisi, compresi e utilizzati tra i sistemi. Questa sinergia affronta le sfide dell’interoperabilità degli spazi dati, consentendo un’integrazione e uno scambio di informazioni senza soluzione di continuità tra diverse piattaforme.
Indice degli argomenti
Strategia europea per i dati e la creazione degli spazi comuni
Al centro della strategia digitale europea c’è l’iniziativa degli Spazi Comuni dei Dati. Gli Spazi Comuni dei Dati sono stati lanciati con la comunicazione della Commissione europea “A European strategy for data” il 19 febbraio 2020 per dare l’accesso ai dati e il loro riutilizzo, in un ambiente affidabile e sicuro a vantaggio delle aziende e dei cittadini europei. I dati stanno rimodellando il modo in cui produciamo, consumiamo e viviamo. Dalla navigazione in tempo reale alla medicina personalizzata e migliorata, all’agricoltura di precisione o alla riduzione delle emissioni di CO₂, i dati sono un ingrediente chiave per prodotti e servizi innovativi.
Gli spazi comuni europei di dati sono attualmente in fase di sviluppo in 14 settori: agricoltura, patrimonio culturale, energia, finanza, green deal, salute, lingue, produzione, media, mobilità, pubblica amministrazione, ricerca e innovazione, abilità e turismo.
L’evoluzione degli spazi dati è affidata agli stakeholder di ciascun settore, che contribuiscono a dare forma a questi spazi, con conseguente comparsa di forme e caratteristiche uniche. Tuttavia, ciò che sostiene tutti gli spazi dati europei sono infrastrutture di dati comuni e quadri di governance, che facilitano la messa in comune, l’accesso e la condivisione dei dati.
Gli spazi dati europei comuni hanno diversi gradi di maturità ma condividono tutti queste caratteristiche chiave:
- sono aperti alla partecipazione di tutte le organizzazioni e di tutti gli individui;
- dispongono di un’infrastruttura sicura e rispettosa della privacy per mettere in comune, accedere, condividere, elaborare e utilizzare i dati;
- rappresentano una struttura chiara e pratica per l’accesso e l’utilizzo dei dati: uno spazio dati comune europeo prevede regole di accesso eque, trasparenti, proporzionate e non discriminatorie, grazie a meccanismi di governance dei dati ben definiti e affidabili;
- rispettano le norme e i valori dell’UE, in particolare la tutela dei dati personali e dei consumatori, nonché il diritto della concorrenza;
- consentono ai titolari dei dati di concedere l’accesso o di condividere determinati dati personali o non personali;
- consentono ai titolari dei dati di rendere disponibili i propri dati per il riutilizzo, gratuitamente o dietro compenso.
Salute digitale e l’evoluzione dell’European Health Data Space[1]
Il Consiglio dell’UE ha adottato il regolamento sullo spazio europeo dei dati sanitari (EHDS), che è entrato in vigore proprio il 26 marzo 2025 e faciliterà lo scambio e l’accesso ai dati sanitari a livello dell’UE. EHDS mira a migliorare l’accesso e il controllo delle persone ai propri dati sanitari elettronici personali, consentendo allo stesso tempo il riutilizzo di determinati dati a fini di ricerca e innovazione a vantaggio dei pazienti europei. Esso prevede un ambiente di dati specifico per la salute che garantirà l’accesso transfrontaliero ai servizi e ai prodotti sanitari digitali all’interno dell’UE.
“La trasformazione digitale dell’assistenza sanitaria in Europa è una priorità fondamentale per la presidenza polacca. L’adozione dello spazio europeo dei dati sanitari (EHDS) segna una tappa cruciale in questo processo, […] migliorerà la qualità e l’efficienza dell’assistenza medica, garantendo al contempo che il nostro sistema sanitario rimanga resiliente alle sfide future”. (Izabela Leszczyna, Ministro della Salute della Polonia)
L’obiettivo dell’EHDS (European Health Data Space) è facilitare l’accesso e lo scambio transfrontaliero di dati sanitari, sia per sostenere l’erogazione dell’assistenza sanitaria (“uso primario dei dati”) sia per informare la ricerca e l’elaborazione delle politiche in materia sanitaria (riutilizzo dei dati, noto anche come “uso secondario dei dati”). È considerato un pilastro fondamentale dell’Unione europea della salute.
I dati della Difesa europea
L’autonomia nazionale nel settore dell’industria della difesa è spesso considerata dagli Stati membri fondamentale per garantire i loro interessi di sicurezza nazionale. Tuttavia, l’aggressione militare russa nei confronti dell’Ucraina e la Presidenza Trump, hanno messo in evidenza la necessità di un’ulteriore integrazione in questo settore. Gli istituti di analisi militare notano che, anche se le iniziative in corso migliorano la cooperazione tra gli Stati membri nel settore difesa, manca ancora un obiettivo comune per raggiungere la piena autonomia strategica che consenta di trasformare l’UE in un attore geopolitico autonomo. Ciononostante, l‘industria della difesa è un settore in cui gli Stati membri potrebbero percepire più facilmente i benefici derivanti da un’ulteriore integrazione e, pertanto, rappresenta un promettente punto di partenza nel percorso verso l’autonomia strategica europea nel settore della difesa.
Il vertice dell’UE guarda all’EDA (European Defence Agency) per sostenere nuovi passi nel settore della difesa. Il 6 marzo i leader dell’UE hanno adottato misure decisive per rafforzare la sovranità e la sicurezza dell’Europa. I leader hanno sottolineato la necessità di un approccio forte e coordinato per rafforzare la difesa europea e proteggere i cittadini dell’UE.
Tra le molte misure, i leader dell’UE hanno convenuto di utilizzare il lavoro dell’EDA sullo sviluppo delle capacità e sull’interoperabilità dell’intelligence militare. Il settore difesa è completamente diverso dagli altri settori coinvolti negli Spazi comuni dei Dati: tuttavia, presenta una grande importanza ed una forte similarità riguardo il trittico, interoperabilità-semantica-AI di cui stiamo qui scrivendo.
L’interoperabilità semantica nelle difese europee
Abbiamo già parlato di interoperabilità tra i paesi membri dell’Unione Europea nei due articoli dedicati all’iniziativa SEMIC del giugno 2024 e del settembre 2024. Abbiamo discusso la rilevanza di GenAI nel quadro dell’Interoperable Europe Act e guardando al suo impatto economico. Abbiamo già analizzato le opportunità offerte dall’AI per migliorare l’interoperabilità, come risultano dallo studio “Artificial Intelligence for Interoperability in the European Public Sector” del JRC. [2] Il pilastro fondamentale dell’interoperabilità EU è il servizio al cittadino, e ne abbiamo visti alcuni casi d’uso. Abbiamo visto come l’interoperabilità può essere integrata con le soluzioni GenAI (e naturalmente viceversa), e discusso l’importanza della governance dei dati per l’AI. Abbiamo anche parlato di Agentic AI [3] e del suo valore aggiunto se applicato nel settore pubblico. Abbiamo esaminato l’uso che viene fatto dell’AI in USA per l’assistenza ai rifugiati e per l’assistenza sanitaria, poco prima che la nuova Presidenza chiudesse l’agenzia USAID e mettesse in discussione Medicare e Medicaid[4].
In questo articolo vogliamo considerare le opportunità che l’AI presenta riguardo l’interoperabilità degli spazi dei dati, andando in sinergia con le tecnologie semantiche che sono già in uso.
Le tecnologie semantiche integrano la descrizione del significato nei termini che vengono utilizzati nei sistemi IT, attraverso vocabolari controllati, schemi dati e ontologie. I vocabolari controllati diventano la base per l’intelligenza artificiale quando vengono sfruttati all’interno di un database a grafo semantico. I database a grafo sono fondamentali per la capacità delle macchine di accertare autonomamente il significato dei dati in base ad affermazioni semantiche, note come triple: un soggetto, un predicato e un oggetto su singoli elementi di dati. Le tecnologie semantiche culminano quindi nelle ontologie, modelli semantici su base standard, che consentono a diversi sistemi di comprendere i dati scambiati e loro relazioni esplicite, nonostante le differenze nella struttura, nel tipo di dati o nell’origine. I database a grafo semantico sono già in grado di fare inferenze intelligenti sui dati, sulla base dei precedenti stabiliti dalle triple, econtribuiscono ulteriormente a costruire un ambiente in cui l’intelligenza artificiale apprende più rapidamente. Le tecnologie semantiche aiutano a determinare le relazioni tra i dati a livello granulare, il che è necessario per l’aggregazione e l’integrazione delle varie fonti di dati utilizzate dall’AI.
In pratica l’approccio tecnico di combinare le tecnologie semantiche i modelli AI ci consente di amplificarne l’efficacia nelle aree applicative di:
– Collegamento dei dati: I database a grafo semantico e i modelli di intelligenza artificiale deducono connessioni e danno senso a insiemi di dati apparentemente non correlati.
– Integrazione dei dati: I modelli di intelligenza artificiale addestrati su insiemi di dati arricchiti semanticamente possono imparare da queste relazioni, migliorando la loro capacità di elaborare query complesse e scoprire modelli nascosti.
– Ontologie di base: Le ontologie forniscono un quadro comune per l’interpretazione dei concetti in diversi domini. Sebbene la creazione di un’ontologia universale sia impegnativa, le ontologie di base possono servire come elementi costitutivi per applicazioni specifiche in domini specifici.
AI e semantica nell’EHDS
L’European Health Data Space (EHDS) pone una forte enfasi sull’interoperabilità semantica per garantire che i dati sanitari possano essere compresi e utilizzati in modo efficace in diversi paesi membri con sistemi diversi. Ci sono varie tecnologie semantiche previste per l’EHDS.
Lo standard HL7 FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) è fondamentale. FHIR consente lo scambio di dati sanitari in modo standardizzato e modulare, facilitando l’interoperabilità tra diverse applicazioni e tra diversi sistemi sanitari. Utilizza un approccio basato su risorse, dove ogni elemento di dati sanitari è rappresentato come una risorsa con un formato standardizzato.
L’openEHR è l’altro standard, che consente la gestione dei dati sanitari basato su modelli architetturali aperti. Permette la definizione di archetipi, che sono modelli clinici riutilizzabili, garantendo la coerenza e l’accuratezza dei dati.
L’uso di terminologie mediche standardizzate, da SNOMED CT e ICD, è ormai diffuso e garantisce che i dati sanitari siano interpretati in modo coerente. Le ontologie mediche forniscono una rappresentazione formale della conoscenza medica, consentendo il ragionamento automatico e l’analisi dei dati. L’interoperabilità semantica contribuisce in modo decisivo alla qualità dei dati sanitari. L’utilizzo di un sistema comune di etichettatura dei dati sanitari a livello europeo, è fondamentale, e vari progetti come QUANTUM, lavorano proprio per il miglioramento della qualità dei dati attraverso l’interoperabilità semantica. In sintesi, l’EHDS si affida pesantemente alle tecnologie semantiche per:
- Standardizzare i dati sanitari.
- Garantire l’interoperabilità tra utilizzatori diversi.
- Migliorare la qualità e l’accuratezza dei dati.
- Facilitare l’analisi e la ricerca sui dati sanitari.
Il compimento di questi obiettivi è indispensabile per realizzare la visione dell’EHDS di uno spazio di dati sanitari sicuro e interoperabile che benefici i cittadini, i professionisti sanitari e i ricercatori in tutta l’UE.
L’integrazione dell’intelligenza artificiale generativa (GenAI) in EHDS è un campo di innovazione in rapida crescita. Sebbene l’implementazione su larga scala sia ancora in fase di sviluppo, ci sono diverse sperimentazioni e aree di interesse in cui la GenAI potrebbe avere un impatto significativo:
- Generazione di dati sintetici: la GenAI può essere utilizzata per creare dati sanitari sintetici che preservano le caratteristiche statistiche dei dati reali, senza rivelare informazioni personali. Questi dati sintetici possono essere utilizzati per la ricerca e lo sviluppo, nonché per testare nuovi algoritmi e applicazioni.
- Analisi di testi clinici: la GenAI può elaborare e analizzare grandi quantità di testi clinici, come cartelle cliniche elettroniche e rapporti di ricerca, per estrarre informazioni preziose e identificare modelli. Questo può migliorare la diagnosi, il trattamento e la ricerca medica.
- Supporto decisionale clinico: la GenAI può fornire supporto decisionale ai medici, aiutandoli a interpretare i dati dei pazienti e a scegliere i trattamenti più appropriati. Ciò può migliorare la precisione e l’efficienza dell’assistenza sanitaria.
- Personalizzazione dell’assistenza sanitaria: la GenAI può essere utilizzata per personalizzare l’assistenza sanitaria in base alle esigenze individuali dei pazienti. Ciò può includere la generazione di piani di trattamento personalizzati e la fornitura di consigli personalizzati sulla salute.
Ci sono i soliti punti di attenzione da considerare quando l’AI è chiamata in causa:
- Privacy e sicurezza dei dati: l’uso della GenAI nell’EHDS solleva importanti questioni di privacy e sicurezza dei dati. È fondamentale garantire che i dati dei pazienti siano protetti e utilizzati in modo responsabile secondo il regolamento UE 2025/327 (European Health Data Space).
- Qualità e affidabilità dei dati: La qualità e l’affidabilità dei dati utilizzati dalla GenAI sono cruciali per garantire risultati accurati e affidabili.
- Considerazioni etiche: L’uso della GenAI nell’assistenza sanitaria solleva importanti considerazioni etiche, come la responsabilità e la trasparenza.
Il Garante europeo della protezione dei dati (EDPS) ed organizzazioni di standard stanno sviluppando linee guida per l’uso sicuro della GenAI in EHDS, sottolineando l’importanza della protezione dei dati e delle considerazioni etiche.
Semantica e AI nella difesa europea
Il sistema SEMIOTIKS è stato sviluppato nell’ambito del programma di ricerca del Data and Information Fusion Defence Technology Centre (DIFDTC) del Regno Unito, per migliorare la consapevolezza situazionale nei contesti di difesa. Tecnologie semantiche avanzate sono adottate per migliorare lo sfruttamento delle informazioni, il processo decisionale e la collaborazione multi-agenzia. SEMIOTIKS affronta le sfide delle moderne operazioni militari strutturando e interpretando reti di dati su larga scala. Le capacità principali di SEMIOTIKS sono:
- 1. Scoperta e organizzazione delle risorse, in quanto consente l’identificazione e la categorizzazione automatizzate di informazioni mission-critical provenienti da diverse fonti, tra cui sensori, database e intelligence open source. Questa capacità garantisce che il personale della difesa percepisca gli elementi ambientali più rilevanti in tempo reale, ed aumenti la consapevolezza situazionale.
- Raccolta di informazioni e modifica delle conoscenze, utilizzando il tagging semantico e l’analisi contestuale. Ad esempio, può filtrare l’intelligence relativa agli ordigni esplosivi o ai lanci di ordigni, strutturando i dati non strutturati in conoscenze utilizzabili.
- Interrogazione semantica e integrazione attraverso query basate su ontologie (OBDA – Ontology-based data access) per recuperare e integrare conoscenze specifiche del dominio (ad esempio, operazioni di targeting tattico o attacchi di artiglieria). Mappando le relazioni tra entità come le forze alleate, le minacce e il terreno, crea un quadro operativo unificato, fondamentale per il coordinamento interdipartimentale.
- Monitoraggio degli eventi e ragionamento predittivo: il sistema monitora continuamente gli archivi di informazioni per individuare eventuali contingenze (ad esempio, minacce emergenti o interruzioni logistiche). Le sue tecniche di ragionamento semantico proiettano potenziali scenari futuri. Ad esempio, potrebbe avvisare i comandanti delle vulnerabilità della catena di approvvigionamento o prevedere i movimenti degli avversari.
L’interoperabilità assume un livello veramente nuovo in ambito di collaborazione multi-agenzia. Infatti,SEMIOTIKS facilita l’interoperabilità tra le agenzie militari e civili standardizzando la semantica dei dati. Durante le operazioni congiunte, ciò garantisce la comprensione condivisa di termini come “bersaglio di alto valore” o “no-fly zone”, riducendo le ambiguità che potrebbero compromettere il successo della missione. È questo aspetto che sta promuovendo questo sistema di semantica militare in ambito EDA (European Defence Agency) e NATO.In un’operazione simulata multi-agenzia, SEMIOTIKS ha dimostrato la sua capacità di semplificare la condivisione dell’intelligence tra unità militari e gruppi umanitari. Allineando semanticamente i dati dei soccorsi in caso di calamità con gli obiettivi tattici, ha migliorato l’allocazione delle risorse e la mitigazione delle minacce, evidenziando il suo ruolo in ambienti complessi e dinamici.
Gli impatti sulla Difesa delle tecnologie semantiche per l’interoperabilità sono sostanzialmente tre:
- Processo decisionale più rapido, poiché filtra i dati dando priorità alle informazioni rilevanti per la missione.
- Maggiore precisione, in quanto minimizza le interpretazioni errate attraverso la rappresentazione della conoscenza basata sulla semantica condivisa sull’ontologia.
- Risposta proattiva alle minacce, perché combina il monitoraggio in tempo reale con l’analisi predittiva per anticipare i rischi di contesto.
Colmando le lacune tra le fonti disparate di dati e l’intelligence disponibile, SEMIOTIKS rappresenta già un cambiamento di paradigma nella consapevolezza situazionale della difesa, consentendo alle forze di operare con agilità e precisione senza precedenti. Tuttavia, l’AI sta alzando ulteriormente il livello di performance del sistema, ma in modi che non sono stati resi del tutto pubblici.
Qui ritorna il tema della governance. Purtroppo, l’AI Act, che rimane il più audace tentativo di stabilire uno standard globale per le tecnologie di AI, esclude esplicitamente l’AI militare dal suo ambito di competenza. Il quadro di governance internazionale per l’AI militare è quindi manchevole e ciò pone rischi alla sicurezza globale. L’argomentazione secondo cui l’AI militare dovrebbe essere governata esclusivamente a livello nazionale a causa di problemi di sicurezza sta diventando sempre più debole, per due motivi. In primo luogo, queste tecnologie hanno implicazioni che trascendono i confini nazionali, rendendo necessaria una governance e una supervisione coordinate. In secondo luogo, i quadri esistenti di cooperazione in materia di difesa a livello dell’UE, come il Fondo europeo per la difesa, dimostrano già la capacità degli Stati membri dell’UE di compiere sforzi coordinati e integrati per affrontare le complesse sfide alla sicurezza e alla difesa.
In Commissione Europea sta nascendo la consapevolezza della necessità di un’iniziativa inclusiva per stabilire standard globali e barriere di governance intorno alle tecnologie AI, lacui natura a duplice uso offusca i confini tra applicazioni civili e militari.
Nuova governance AI militare
Le lezioni apprese dal controllo degli armamenti nucleari, con l’istituzione di un organismo internazionale dedicato, l’AIEIA, forniscono una linea per un’azione globale, ma adattarla al regno digitale dell’AI è una sfida che richiederà un pensiero fuori dagli schemi. Rispetto alle armi nucleari, i modelli di AI possono essere copiati e diffusi più facilmente e i rischi dell’AI, sebbene potenzialmente catastrofici, rimangono speculativi e pubblicizzati rispetto alla devastazione tangibile della bomba atomica. Inoltre, la natura digitale dell’AI complica i controlli basati su hardware, le misure di governance e gli interventi normativi. Questa incertezza, unita ai diversi interessi di sicurezza nazionale tra le grandi potenze, ostacola la creazione di un solido consenso internazionale.
In tale contesto, l’UE può acquisire un ruolo guida grazie al lavoro fatto con l’AI Act. Una via replicabile è quella all’approccio basato sulla valutazione dei rischi verso le applicazioni di AI a uso duplice, civile e militare. Una strategia a livello dell’UE guiderebbe le organizzazioni militari e le industrie della difesa europee nell’avvicinarsi a queste tecnologie in modo responsabile. L’impegno dell’UE nella governance globale dell’AI militare non sarebbe tanto una sfida normativa, ma anche un imperativo di politica estera e strategico. Sebbene la sicurezza e la difesa non siano competenze dell’UE, l’Unione non può ignorare le profonde implicazioni dello sviluppo e della proliferazione dell’AI militare.
Tuttavia, in quadro di governance globale completo per l’AI militare richiede un sostegno sostenuto da parte di più parti interessate e una cooperazione internazionale. L’UE potrebbe rafforzare i suoi partenariati, già operativi con gli Stati e le imprese, per allineare i regimi di governance, promuovere la stabilità e la sicurezza globali e collaborare con i partner chiave su norme e standard condivisi. L’UE potrebbe intervenire da protagonista in piattaforme quali il Summit on Responsible Artificial Intelligence in the Military Domain (REAIM) e le iniziative delle Nazioni Unite. Consequenzialmente potrebbe promuovere una strategia per bandire l’uso delle LAWS[5] (Lethal Autonomous Weapon Systems) in quanto la loro autonomia collide con i principi dell’AI Act.
Conclusioni
L’integrazione dell’intelligenza artificiale con le tecnologie semantiche offre un potenziale di trasformazione per raggiungere l’interoperabilità dei dati. Dalla standardizzazione dei sistemi della pubblica amministrazione al collegamento di database eterogenei e alla condivisione dei dati a livello nazionale, le tecnologie semantiche e l’AI forniscono gli strumenti necessari per superare le sfide della frammentazione dei panorami informativi. I governi e le organizzazioni, che cominciano a adottare questi approcci, aprono la strada a un processo decisionale più intelligente, a servizi migliori e a società più connesse. I casi della Salute e della Difesa sono probabilmente le prime grandi prove a cui l’Europa sarà sottoposta.
Sitografia
https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/data-spaces
https://www.rescue.org/article/united-states-terminates-thousands-aid-programs
https://journals.sagepub.com/doi/full/10.3233/SW-243468
https://eprints.soton.ac.uk/267178
[1] European Health Data Space: Council adopts new regulation improving cross-border access to EU health data 21/01/2025 https://www.consilium.europa.eu/en/press/press-releases/2025/01/21/european-health-data-space-council-adopts-new-regulation-improving-cross-border-access-to-eu-health-data/pdf/
[2] Semic 1 e Semic 2, 2024.
[3] Le ultime tecnologie AI da lato utenti in Agenti AI 12/11/2024
[4] AI al servizio del cittadino: una trasformazione globale 20/02/2025
[5] https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20210114IPR95627/guidelines-for-military-and-non-military-use-of-artificAIl-intelligence
