“Gli Stati Uniti innovano, i cinesi copiano e l’Europa regolamenta“, è un detto ricorrente negli ambienti della diplomazia del digitale. È vero solo in parte perché non tiene conto dell’impatto che l’IA ha avuto sul multilateralismo e sulla geopolitica mondiale, o sulla relazione di potere tra Stati e organizzazioni private.
Non si può parlare di Stati Uniti come paese innovatore senza considerare il ruolo delle Big Tech. La rappresentazione del sistema cinese deve tener conto del controllo che il governo esercita attraverso e verso l’IA.
Il peso dell’Europa non può essere riconducibile esclusivamente alla “istituzionalizzazione dei rischi” attraverso la regolamentazione, ma gli vanno riconosciuti gli innumerevoli sforzi in corso, tesi a rafforzare la potenza delle strutture di supercalcolo – High performance Computer – e a sostenere l’ecosistema dei piccoli produttori di soluzioni di AI, le startup.
La strategia europea sull’IA: un nuovo quadro programmatico
A gennaio 2024, la Commissione europea ha emanato un nuovo documento quadro per lo sviluppo dell’IA. La Comunicazione n. 28 ha fissato alcuni punti chiave della strategia dell’Europa per rafforzare la propria posizione nel panorama tecnologico dell’IA. In particolare, sono state poste le premesse programmatiche propedeutiche per le call di finanziamento tese a:
- favorire la scalabilità dei sistemi di IA attraverso l’allineamento degli EuroHPC ai modelli generalisti (GPAI);
- facilitare l’accesso, da parte delle start-up e dell’intera comunità scientifica, alle Fabbriche di IA e agli spazi comuni dati europei;
- rafforzare i vincoli di affidabilità degli algoritmi di IA generativa investendo sia sulla ricerca che sulla formazione dei nuovi talenti;
- finanziare la ricerca industriale e l’innovazione delle startup con diversi schemi, tra cui il ricorso al capitale di rischio o al sostegno azionario;
- promuovere le misure dell’iniziativa GenAI4EU che mira a sostenere lo sviluppo di nuovi casi d’uso e applicazioni emergenti nei 14 ecosistemi industriali europei e nel settore pubblico. Le aree di applicazione comprendono la robotica, la salute, la biotecnologia, la produzione, la mobilità, il clima e i mondi virtuali.
Finanziamenti europei per l’IA: il programma Horizon Europe
Horizon Europe è il programma quadro chiave per i progetti che rientrano nelle iniziative faro o nei pacchetti di intervento unionali sull’’IA. Dal suo avvio, gennaio 2021, Horizon Europe ha finanziato circa 1.000 progetti con focus su ricerca e innovazione in Intelligenza artificiale; 200 con data di inizio a gennaio 2024.
Le tipologie di partenariato e schemi di finanziamento più ricorrenti sono state le Azioni di Ricerca e Innovazione (RIA), le Azioni di Innovazione (IA), i post doc di ricerca del Marie Skłodowska-Curie Actions, le linee di intervento gestite in ambito ERC-European Research Council- ed EIC- European Innovation Council. I settori più sovvenzionati Salute, Digitale, Industria e Spazio, Food, bioeconomia e agricoltura; Clima, Energia e Mobilità.
I finanziamenti hanno premiato TRL avanzati, vale a dire lo sviluppo di prototipi e sistemi di IA in ambienti operativi, tanto è che, come evidenziato dalla sintesi di alcuni progetti riportati di seguito, il focus delle attività si è concentrato sullo sviluppo di applicazioni d’uso dell’IA.
I Player più performanti sono stati l’Istituto Fraunhofer tedesco e il centro studi francese CNRS -Centre National de la Recherche Scientifique.
A livello italiano, un ruolo rilevante è stato svolto dalla fondazione Bruno Kessler di Trento.
Progetti finanziati: esempi di innovazione nell’IA
- Progetto ALLIES – Artificial inteLLigence In sustainable dEvelopment goalS, diretto all’emporment dei talenti della programmazione dei sistemi di IA. Un Programma Post dottorato, coordinato dall’istituto di Ricerca europeo sull’IA, diretto al reclutamento di 17 ricercatori discenti di percorsi di formazione intersettoriali e interdisciplinari sull’IA. Sono partner di questo progetto anche il Politecnico di milano e Il Consiglio nazionale delle Ricerche.
- Progetto TACOS – Towards an Artificial Cognitive Science, mira a esplorare gli strumenti della psicologia cognitiva per comprendere i comportamenti degli agenti artificiali basati su reti neurali, migliorare i loro output con la definizione di standard da applicare alla progettazione degli input testuali – prompt-. L’Obiettivo finale è quello di migliorare le performance degli agenti di intelligenza artificiale e renderle più trasparenti.
- Progetto RAIDO – Reliable AI and Data Optimisation, si focalizza sull’uso efficiente e affidabile dei modelli dei dati per creare sistemi di addestramento di alta qualità, imparziali e conformi alla regolamentazione. La validità di questi modelli di apprendimento per rinforzo sarà testata su domini applicativi chiave come le reti intelligenti e la robotica.
- Progetto 6G-XCEL, studia come dovranno essere sviluppate le reti del 6G in relazione al DMMMAI, che sta per quadro di intelligenza artificiale decentralizzata multi-parte e multi-rete. Il progetto prevede il coinvolgimento di un’ampia platea di ricercatori europei e di cooperazione con altri attori statunitensi per convalidare il quadro e fissare standard di controllo e gestione reti conformi ad almeno due regolamentazioni.
- Progetto ZEBAI, Innovative methodologies for the design of Zero-Emission and cost-effective Buildings enhanced by Artificial Intelligence. Il progetto utilizza l’Intelligenza artificiale per la progettazione scalabile di edifici a energia zero -zero energy building-. Di base l’algoritmo estrae da un database comune di materiali e tecniche di progettazione, utilizzate per costruire in diverse aree con disparate composizioni morfologiche o condizioni climatiche, le informazioni utili per formulare le raccomandazioni sul binomio più performante da un punto di vista ambientale.
- Progetto VITAL, VITAL VIrtual Twins as tools for personalised clinicAL care punta a creare un gemello virtuale del paziente umano con problemi vascolari e ottimizzare le terapie mediche e chirurgiche, utilizzando i sistemi di intelligenza artificiale per il monitoraggio delle condizioni di salute della persona.
Oltre a questi progetti diretti alla creazione di un nuovo bene pubblico basato sull’IA, il programma Horizon ha finanziato anche la costituzione di ambienti e comunità scientifiche sull’Intelligenza artificiale. Vale la pena citare il progetto AI4EUROPE che riunisce in un’unica piattaforma open source e on demand la sperimentazione, lo sviluppo e la condivisione di soluzioni di IA.
La sostenibilità di tale piattaforma è garantita, rispetto al capitale umano, da un’azione di attrazione dei futuri talenti della ricerca, e per l’ampiezza e offerta di know-how, da un modello di business basato su card di partecipazione come di membro, creatore di contenuti, promozione di progetti, eventi, nuovi articoli.
Nei prossimi bandi di finanziamento, l’ambito di innovazione del programma Horizon si muoverà verso strumenti di intelligenza ibrida, artificiale e umana, basati su modelli gestionali complessi, che attingono le informazioni dalle situazioni e non unicamente dai dati, capaci di attivare e rendere operativi processi decisionali predittivi e al tempo stesso etici e affidabili.
Conclusioni
I finanziamenti non esauriscono la loro utilità con la sovvenzione, ma di base creano reti di specializzazione e concentrazioni di know-how che si riflettono sulla sostenibilità tecnologica degli organismi e, per estensione, delle aree in cui sono insediate le loro infrastrutture.
