IA sovrana: tecnologie assistive e capacità digitali critiche [IT]
Leggi in: EN, FR, DE, ES, PT, IT, NL
Questa pagina è una traduzione dell'articolo originale in inglese. Si prega di notare che la navigazione rimane disponibile solo in inglese.
Facendo eco al nostro precedente contributo al dibattito sulle tecnologie assistive e i fondi sovrani, all'appello della Commissione per la resilienza tecnologica e infrastrutturale, all'Eurostack e al Piano d'Azione IA Continentale, abbiamo aderito a un appello aperto sullo sviluppo delle capacità digitali critiche, riflettendo sia il contesto geopolitico sia l'intensificarsi della corsa tecnologica globale. Il nostro contributo ha affrontato un'ampia gamma di modelli, sistemi e componenti della catena del valore coinvolti in settori delle tecnologie assistive, pubbliche e connesse all'uomo, basate sull'IA e la robotica, inclusi grandi modelli linguistici (large language models, LLM) e piccoli modelli linguistici (small language models, SLM), modelli visione-linguaggio (VLM), modelli fondazionali 3D, IA incorporata, aptica e attuazione, ambienti di simulazione e altro ancora.
Correlati
1. Modelli visione-linguaggio (VLM) per l'accessibilità e la percezione
I modelli visione-linguaggio (VLM), come PaLI, Flamingo, OpenFlamingo e Segment Anything (SAM), mostrano promesse per applicazioni di comprensione visiva e sottotitolazione in tempo reale che assistono utenti non vedenti, individui autistici e utenti con disabilità cognitive. Questi modelli sfruttano architetture transformer con meccanismi di cross-attention per elaborare dati visivi e testuali intercalati, consentendo sofisticate capacità di ragionamento multimodale.
La loro implementazione può consentire la narrazione istantanea di scene visive e il riconoscimento di oggetti utilizzando pipeline di inferenza in tempo reale che raggiungono una latenza inferiore a 100 ms su dispositivi edge. Inoltre, questi sistemi supportano interfacce utente multimodali che integrano gesti, immagini e linguaggio parlato attraverso spazi di embedding unificati e meccanismi di fusione basati sull'attenzione. Inoltre, forniscono strumenti di consapevolezza situazionale in spazi pubblici e domestici, incorporando ragionamento spaziale e comprensione contestuale tramite grafi semantici delle scene.
Contributo:
Supportare VLM focalizzati sull'accessibilità, addestrati su set di dati diversificati e aperti (incluse lingue con poche risorse e ambienti diversi), con particolare attenzione alla messa a punto su set di dati di tecnologia assistiva contenenti navigazione in sedia a rotelle, scenari di disabilità visiva e contesti di accessibilità cognitiva
Investire nello sviluppo di API per strumenti assistivi basati su VLM, specialmente quelli che consentano l'ancoraggio ambientale, la comprensione da testo a scena e la sottotitolazione istantanea con interfacce REST/GraphQL standardizzate e protocolli di streaming WebRTC
Promuovere i VLM multilingue per le minoranze linguistiche e le popolazioni svantaggiate dell'UE, incorporando apprendimento di trasferimento cross-lingue e rappresentazioni visive indipendenti dalla lingua
2. Modelli fondazionali 3D per il ragionamento spaziale e la navigazione
I modelli fondazionali 3D come Point-E, Shape-E, DreamFusion e HoloAssist consentono la comprensione semantica delle scene, la manipolazione degli oggetti e la ricostruzione 3D realistica, capacità importanti per la prossima ondata di ausili per la mobilità autonoma, la navigazione protesica e le interfacce domestiche intelligenti. Questi modelli utilizzano campi di radianza neurale (NeRF), rappresentazioni implicite delle superfici e l'elaborazione di nuvole di punti per creare una comprensione 3D dettagliata a partire da input 2D.
L'architettura tecnica dimostra notevoli progressi nelle metodologie di generazione 3D. Point-E genera nuvole di punti 3D attraverso un processo di diffusione in due fasi che prevede la conversione da testo a immagine seguita dalla conversione da immagine a 3D, ottenendo un miglioramento della velocità di circa 600 volte rispetto ai metodi concorrenti. DreamFusion utilizza il campionamento per distillazione del punteggio (SDS) per ottimizzare le rappresentazioni NeRF utilizzando priori di diffusione 2D, mentre Shape-E impiega rappresentazioni di funzioni implicite con modelli di diffusione condizionale per la generazione di asset 3D ad alta fedeltà. Questi sistemi si integrano con algoritmi SLAM (Localizzazione e Mappatura Simultanea) per la comprensione spaziale in simultanea.
Contributo:
Dare priorità alla ricerca sulla mappatura dell'affordance 3D, sulle sovrapposizioni contestuali e sul ragionamento spaziale per aiutare le persone con disabilità fisiche, incorporando la sintesi del feedback tattile e le tecniche di rendering aptico
Stabilire set di dati in tutta l'UE che simulino scenari assistivi della vita reale in spazi interni e urbani, consentendo un addestramento affidabile di modelli 3D per l'implementazione in protesi, robotica domestica e sistemi di guida spaziale con formati di dati standardizzati (PLY, OBJ, GLTF) e annotazioni semantiche
Sviluppare pipeline di comprensione delle scene 3D che combinino la ricostruzione geometrica con la segmentazione semantica per migliorare la manipolazione degli oggetti e l'assistenza alla navigazione
3. LLM e piccoli modelli linguistici (SLM) per il dialogo adattivo
I grandi modelli linguistici come GPT-4, Mistral e Phi, insieme agli SLM compatti (con meno di 7 miliardi di parametri), offrono capacità di ragionamento adattivo, rendendoli potenzialmente adatti per agenti assistivi, compagni di cura e supporti per malattie croniche che servono popolazioni diverse, incluse quelle con disabilità cognitive o del linguaggio. Questi modelli sfruttano architetture transformer con meccanismi di attenzione ottimizzati per la comprensione di contesti lunghi e l'adattamento personalizzato.
Le strategie di implementazione tecnica si focalizzano sull'efficienza dell'implementazione e sulle capacità di personalizzazione. Le tecniche di quantizzazione, tra cui INT8 e INT4, consentono un'implementazione efficiente su dispositivi con risorse limitate, mentre la messa a punto LoRA (Low-Rank Adaptation) e QLoRA consentono un'assistenza personalizzata senza la necessità di un completo riaddestramento del modello. I sistemi supportano lunghezze di contesto che si estendono fino a oltre 32.000 token per mantenere la cronologia delle conversazioni e le preferenze degli utenti e si integrano con sistemi di riconoscimento automatico della voce (ASR) e di sintesi vocale (TTS) per l'interazione multimodale.
Contributo:
Sostenere modelli linguistici con capacità offline ed efficienti dal punto di vista energetico, implementabili in ambienti sanitari rurali o con scarsa connettività, focalizzandosi su tecniche di compressione dei modelli, approcci di apprendimento federato e ottimizzazione dell'edge computing
Promuovere lo sviluppo di sistemi di dialogo adattivi capaci di comprendere input utente frammentati, rumorosi o ambigui, essenziali per il design di interazione inclusivo, che incorporino una robusta correzione degli errori, la disambiguazione dell'intento e meccanismi di riparazione contestuale
Incentivare strumenti di ragionamento assistito personalizzati, che consentano ai LLM di adattarsi alle preferenze degli utenti, ai segnali di memoria e alle esigenze in evoluzione nel tempo attraverso l'apprendimento continuo e architetture con memoria aumentata
4. IA incorporata, aptica e attuazione
Per colmare il divario tra cognizione e azione, l'IA deve interfacciarsi con il mondo fisico attraverso sofisticati sistemi di fusione e controllo dei sensori. Questo è fondamentale per l'assistenza robotica, i dispositivi assistivi indossabili e gli ambienti domestici reattivi che richiedono un adattamento istantaneo alle esigenze umane e ai cambiamenti ambientali.
I componenti tecnici comprendono capacità complete di integrazione sensomotoria. Le architetture di fusione multisensoriale combinano telecamere RGB-D, IMU, sensori di forza e array tattili per fornire una ricca percezione dell'ambiente. I sistemi di controllo in tempo reale raggiungono tempi di risposta inferiori al millisecondo per applicazioni critiche per la sicurezza, mentre il controllo della forza basato sull'apprendimento automatico e la modulazione dell'impedenza supportano un'interazione umana-robot delicata. Questi sistemi operano attraverso architetture di calcolo distribuito che consentono l'elaborazione basata sull'edge e il coordinamento cloud per prestazioni e reattività ottimali.
Contributo:
Sostenere la ricerca e lo sviluppo di sistemi di attuazione modulari, dispositivi aptici indossabili e architetture di fusione dei sensori che combinino feedback tattile, visivo e di forza con protocolli di comunicazione standardizzati (CAN bus, EtherCAT, ROS) e interfacce hardware interoperabili
Incentivare l'integrazione di LiDAR, imaging termico e sensori di forza in piattaforme embedded economiche (ARM Cortex, NVIDIA Jetson, Raspberry Pi) per la robotica assistiva con stack software a codice aperto
Promuovere progetti pilota interdisciplinari che integrino modelli cognitivi con hardware fisico per dimostrare il supporto alla vita quotidiana, inclusi protocolli di sicurezza standardizzati e quadri di certificazione
5. Ambienti sim2real per la formazione e la valutazione sicura
Simulatori come Habitat, Isaac Sim e Gazebo consentono una formazione sicura e scalabile di agenti assistivi in ambienti realistici prima dell'implementazione nel mondo reale. Queste piattaforme forniscono simulazioni fisicamente accurate con rendering fotorealistico, consentendo test completi dei sistemi di IA in scenari controllati ma diversificati.
Le capacità di simulazione comprendono quadri avanzati di modellazione e test progettati per lo sviluppo completo dell'IA. Motori fisici ad alta fedeltà, tra cui PhysX e Bullet, forniscono una modellazione accurata dell'interazione tra gli oggetti, mentre il rendering fotorealistico con ray tracing consente un addestramento efficace del sistema di percezione visiva. Queste piattaforme supportano la generazione procedurale di ambienti per coprire scenari diversi e incorporano la modellazione del comportamento umano per una simulazione realistica dell'interazione. Inoltre, offrono capacità di test hardware-in-the-loop per supportare un trasferimento fluido dalla simulazione alla realtà per i sistemi implementati.
Contributo:
Stabilire banchi di prova sim2real dell'UE ad accesso aperto modellati su casi d'uso assistenziali (ad esempio, rilevamento delle cadute, navigazione in cucina, uso di protesi, percorsi intelligenti per sedie a rotelle) con API standardizzate e accesso basato su cloud per ricercatori e sviluppatori
Creare benchmark virtuali condivisi che accelerino lo sviluppo sicuro di agenti IA nei settori della salute, della casa e dei servizi pubblici, incorporando metriche di valutazione e protocolli di certificazione standardizzati
Sviluppare tecniche di randomizzazione dei domini per migliorare la robustezza nel mondo reale e ridurre il divario tra simulazione e realtà
6. Rilevamento dell'affordance e percezione incorporata
Dataset come Ego4D e BEHAVIOR modellano come gli oggetti vengono utilizzati e compresi nel contesto, fornendo dati di addestramento per i sistemi di IA che devono comprendere le relazioni funzionali tra esseri umani, oggetti e ambienti. Il rilevamento dell'affordance (ovvero la capacità di riconoscere le possibilità d'uso offerte dagli oggetti in un contesto specifico) rappresenta un elemento cruciale per sviluppare sistemi di IA che possano operare efficacemente negli ambienti umani.
Questi dataset offrono caratteristiche complete per lo sviluppo dell'IA contestuale. Ego4D fornisce 3.670 ore di dati video in prima persona con ricche annotazioni temporali, mentre BEHAVIOR comprende oltre 100 attività in più di 50 scene indoor con dettagliate modifiche dello stato degli oggetti. I dataset si integrano efficacemente con quadri di rilevamento degli oggetti, come YOLO e R-CNN, nonché con modelli di riconoscimento delle azioni, e supportano la generazione di grafi semantici delle scene per una migliore comprensione contestuale delle interazioni tra esseri umani, oggetti e ambienti.
Contributo:
Finanziare iniziative di curatela dei set di dati che catturino le affordance del mondo reale per gli utenti con disabilità (ad esempio, utenti su sedia a rotelle, ipovedenti) con standard di annotazione completi che includano le proprietà degli oggetti, le caratteristiche di accessibilità e i modelli di utilizzo
Sviluppare modelli che possano identificare le affordance specifiche degli oggetti assistivi, ad esempio quali strumenti sono utilizzabili per lavarsi i denti con una sola mano o quali maniglie consentano il trasferimento sicuro da un letto, incorporando vincoli biomeccanici e considerazioni di sicurezza
Istituire prove di riferimento per valutare la comprensione delle affordance in contesti assistivi con metriche e protocolli di valutazione standardizzati
7. Standard, test e ambienti di prova normativi
L'implementazione dell'IA assistiva deve essere sicura, interoperabile ed eticamente conforme attraverso quadri di test completi e una supervisione normativa. Il lavoro dell'UE sugli ambienti di prova normativi sarà cruciale per la competitività globale e la fiducia del pubblico, garantendo al contempo gli standard di sicurezza.
I requisiti del quadro normativo devono comprendere molteplici dimensioni di conformità essenziali per un'implementazione responsabile. I sistemi devono essere conformi ai requisiti dell'Atto sull'IA dell'UE per i sistemi di IA ad alto rischio e integrarsi con le normative sui dispositivi medici (MDR) per le applicazioni sanitarie. La conformità alla protezione dei dati ai sensi del GDPR richiede un'attenzione particolare per i dati sanitari sensibili, mentre la conformità agli standard di accessibilità deve soddisfare i requisiti della EN 301 549 e delle WCAG 2.1 AA. Inoltre, sono essenziali robusti quadri di cybersecurity per i dispositivi assistivi connessi, al fine di garantire la sicurezza degli utenti e dei dati durante tutto il ciclo di vita dell'implementazione.
Contributo:
Avviare ambienti di prova normativi specifici per l'IA assistiva e incorporata (in linea con l'Atto sull'IA dell'UE e le prossime norme armonizzate), fornendo ambienti controllati per testare la conformità ai requisiti di sicurezza, efficacia ed etica
Sviluppare protocolli di test per la sicurezza, la trasparenza e la mitigazione dei pregiudizi su misura per i contesti assistivi, compresi test avversari, valutazione dei casi limite e valutazione dell'affidabilità a lungo termine
Incoraggiare i quadri di interoperabilità tra le piattaforme software e hardware utilizzate nelle tecnologie assistive pubbliche e personali, stabilendo API comuni, formati di dati e protocolli di comunicazione per evitare la dipendenza da un unico fornitore e garantire la libertà di scelta degli utenti
Cronologia di implementazione e requisiti di risorse
Prevediamo un approccio di implementazione graduale nell'arco di 5-7 anni:
Fase 1 (Anni 1-2): Stabilire quadri normativi, meccanismi di finanziamento e infrastrutture di ricerca iniziali
Fase 2 (Anni 3-4): Implementare programmi pilota e banchi di prova mentre si sviluppano le tecnologie di base
Fase 3 (Anni 5-7): Estendere i programmi pilota di successo e ottenere una diffusione capillare in tutti gli Stati membri dell'UE
Ripartizione del bilancio stimata
40% per la ricerca e lo sviluppo delle tecnologie di base dell'IA
25% per lo sviluppo delle infrastrutture (banchi di prova, set di dati, norme)
20% per i programmi pilota e la convalida nel mondo reale
15% per lo sviluppo di quadri normativi e di conformità
Questo approccio potrebbe migliorare la posizione dell'UE nel settore delle tecnologie pubbliche e assistive.
• • •
Riferimenti
¹ Parlamento Europeo e Consiglio dell'Unione Europea. "Regolamento (UE) 2024/1689 su un approccio europeo all'intelligenza artificiale (Atto sull'IA)." Gazzetta Ufficiale dell'Unione Europea. 1 agosto 2024.
² Parlamento Europeo e Consiglio dell'Unione Europea. "Regolamento (UE) 2016/679 relativo alla protezione delle persone fisiche con riguardo al trattamento dei dati personali e alla libera circolazione di tali dati (Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati)." Gazzetta Ufficiale dell'Unione Europea. 2016.
³ Parlamento Europeo e Consiglio dell'Unione Europea. "Regolamento (UE) 2017/745 sui dispositivi medici." Gazzetta Ufficiale dell'Unione Europea. 2017.
⁴ World Wide Web Consortium (W3C). "Linee Guida per l'Accessibilità dei Contenuti Web (WCAG) 2.1." Raccomandazione W3C. 2018.
⁵ Istituto Europeo delle Norme di Telecomunicazione (ETSI). "EN 301 549 V3.2.1 (2021-03) Requisiti di Accessibilità per Prodotti e Servizi ICT." Norme ETSI. 2021.
⁶ IEEE Computer Society. "Conferenza IEEE sulla Visione Artificiale e Riconoscimento di Pattern." Atti della Conferenza Annuale. 2022.