Progetto

Reducing the gap between Artificial Intelligence and Society

Ridurre il divario tra Intelligenza Artificiale e Società

L’Intelligenza Artificiale può significativamente migliorare la qualità della vita e il benessere delle persone. Ma per farlo deve essere realizzata soddisfacendo stringenti requisiti relativi a etica, responsabilità, affidabilità, sicurezza e sostenibilità. La conoscenza su come garantire queste proprietà a un sistema intelligente è ancora a uno stadio iniziale, in contrasto con la necessità a livello sociale di applicare in modo estensivo e sicuro l’IA in diversi domini. Questo pone un’importante e urgente sfida alla comunità scientifica.

In questo contesto, il progetto ReGAInS si pone l’obiettivo di produrre risultati che migliorino in modo sostanziale la conoscenza su metodi e approcci per la realizzazione di sistemi di AI etici, responsabili, affidabili, sicuri e sostenibili seguendo il paradigma dell’”open science”.

L’attività di ricerca da svolgersi nei cinque anni del progetto è articolata secondo obiettivi fondazionali e obiettivi applicativi. Gli obiettivi funzionali ambiscono ad accrescere conoscenze di tipo trasversale e metodologico, obiettivi applicativi rilevanti per produrre un impatto sulla società.

Il progetto prevede la creazione di un “Dissemination Corner”, un laboratorio fisico aperto al pubblico predisposto per lo svolgimento di attività di dimostrazione e per la realizzazione di eventi e di un “Innovation Radar”, un gruppo di lavoro che includerà membri appartenenti a importanti realtà aziendali e che avrà la responsabilità di individuare le ricerche con maggiore impatto a breve e medio termine, e ne agevolerà la transizione verso il mercato.

Il “Dissemination Corner” e le raccomandazioni ricevute dai rappresentanti delle aziende coinvolte nell’”Innovation Radar” faciliteranno la disseminazione dei risultati, generando impatto a diversi livelli, da quello locale a quello internazionale e di diverso tipo, sia scientifico sia legato al trasferimento tecnologico.

Infine, il dipartimento potenzierà l’attività di training degli studenti di dottorato e di corsi di studio magistrale definendo un percorso didattico concernente lo sviluppo responsabile, efficace e sostenibile di sistemi di IA.