15/7/2025
La collaborazione tra Terranova e Imperial College London per innovare la gestione delle attività degli operatori di campo
Abbiamo innovato insieme a
Imperial College London
L'Imperial College di Londra è un'università leader mondiale nel campo della scienza, della tecnologia, dell'ingegneria, della medicina e dell'economia (STEMB), dove l'immaginazione scientifica porta a un impatto che cambia il mondo.
In qualità di università londinese top ten a livello mondiale, utilizza la scienza per cercare di comprendere meglio l'universo e migliorare la vita di un maggior numero di persone. Nei nove campus dell'Imperial e in tutta la rete Imperial Global, i suoi 22.000 studenti, 8.000 dipendenti e partner lavorano insieme alla scoperta scientifica, all'innovazione e all'imprenditorialità. Il loro lavoro affronta alcune delle sfide più difficili del mondo in materia di salute globale, cambiamento climatico, IA, leadership aziendale e altro ancora.
Fondato nel 1907, il futuro dell'Imperial si basa su un passato illustre, essendo stato il pioniere della penicillina, dell'olografia e delle fibre ottiche. Oggi l'Imperial combina un insegnamento eccezionale, strutture di livello mondiale e un'abitudine alla pratica interdisciplinare per liberare l'immaginazione scientifica.
L'obiettivo
Organizzare le attività degli operatori di campo è fondamentale per gestire in modo più efficiente possibile le risorse che si hanno a disposizione, garantendo quindi una qualità del servizio molto elevata agli operatori. Il progetto che abbiamo sviluppato insieme non solo cerca di dare una risposta concreta a questo problema, ma cerca di farlo trovando il modo di spiegare all'operatore umano nel modo più chiaro possibile questa soluzione.
Il progetto
Abbiamo lavorato insieme su un sistema di ottimizzazione delle attività degli operatori in campo, come ad esempio installazione misuratori, manutenzioni o letture, molto sofisticato, sviluppato da Terranova nel corso della sua storia.
Nello specifico, ci siamo concentrati sul rivalutare le soluzioni prodotte da questo sistema in alcune situazioni. Ad esempio quando le condizioni ambientali rendono le soluzioni inadeguate, e questo comporta l'intervento degli operatori che devono collaborare col sistema per poter arrivare velocemente ad una soluzione ottimale. Abbiamo quindi sviluppato un un'infrastruttura di spiegabilità intorno al sistema esistente di Terranova.
Questo consente agli operatori, qualora si presenti la necessità, di interagire col sistema sottostante. Per raggiungere questo obiettivo abbiamo sviluppato una stazione del sistema utilizzando tecniche di Explainable Ai, basate su quella che chiamiamo argomentazione computazionale. Questo significa capire il sistema mediante argomenti e contro argomenti, in modo tale da poter instaurare un dibattito fra il sistema stesso e gli operatori. Questo ha dato luogo a un sistema aumentato che abbiamo provato con gli operatori stessi di Terranova, dimostrando che porta soluzioni efficienti molto più velocemente che se gli utenti, se gli operatori non utilizzassero il sistema sviluppato insieme.
Cos'è Explainable Ai?
L'AI spiegabile, Explainable Ai, viene utilizzata per descrivere un modello di AI, gli effetti previsti e i potenziali bias. Contribuisce a caratterizzare l'accuratezza, l'equità, la trasparenza e i risultati del modello nell'ambito dei processi decisionali basati su AI.
Professoressa in Logica Computazionale, Department of Computing, Imperial College London
Professoressa Francesca Toni
Francesca Toni è professoressa di Logica computazionale e Royal Academy of Engineering/JP Morgan Research Chair on Argumentation-based Interactive Explainable AI (XAI) presso il Dipartimento di Informatica dell'Imperial College di Londra, Regno Unito, nonché fondatore e leader del gruppo di ricerca CLArg (Computational Logic andArgumentation) e del Centro di ricerca in XAI. È titolare di una borsa di studio ERC Advanced su Argumentation-based Deep Interactive eXplanations (ADIX).
I suoi interessi di ricerca rientrano nell'ampia area dell'Explainable AI, all'intersezione tra Knowledge Representation and Reasoning, Machine Learning, Computational Argumentation, Argument Mining e Multi-Agent Systems. È EurAI fellow, IJCAI Trustee, membro del consiglio di amministrazione di KR Inc. e del comitato editoriale di Theory and Practice of Logic Programming, nonché presidente generale di IJCAI2026.
Un'azienda come Terranova, che ha esperienza di sviluppo di questi sistemi sofisticati decennale ovviamente pone delle sfide a noi, perché il sistema va capito.
Per cui l'interesse è stato intellettuale nel capire il sistema stesso, però allo stesso tempo ci ha dato l'opportunità di portare avanti la nostra ricerca in modo tale da far fronte alle sfide che il sistema poneva, e anche iniziare a vedere come il tipo di ricerca che facciamo noi può essere utilizzato in pratica e possa avere un impatto socio economico.
Dai risultati di questa collaborazione è nato il paper "Argumentation for Explainable Workforce Optimisation", scritto da Jennifer Leigh, Dimitrios Letsios, Alessandro Mella, Lucio Machetti e Francesca Toni. Il paper verrà presentato alla 14° Conference on Prestigious Applications of Intelligent Systems (PAIS-2025).
Terranova & Open Innovation
Collaboriamo con enti di ricerca, università e start up di tutto il mondo, con l'obiettivo comune di creare delle soluzioni che ci permettano di rivoluzionare il mondo delle Utilities. Negli anni abbiamo costruito un ecosistema collaborativo basato sulla condivisione delle conoscenze, all’interno del quale abbiamo creato delle collaborazioni che accelerano il processo di innovazione e ci permettono di sviluppare soluzioni che superano gli standard di mercato.
Innova con noi
Oltre che finanziare progetti di ricerca, mettiamo a disposizione di enti, start-up e università, dati di mercato che sono fondamentali per applicare modelli matematici a casi d'uso concreti e abilitare le innovazioni future. Così facendo diamo un contributo concreto all ricerca, non solo economico.
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