Trasporti e logistica: I.A. del futuro, macchine a decisione autonoma e non intelligibile

Luca Oneto professore dell'Università di Genova: "Intelligenza Artificiale, allo stato dell'arte spesso i ricercatori non sanno come queste macchine ragionano". III edizione "Shipping, Transport & Logistic Forum", Rapallo.
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RAPALLOIntelligenza Artificiale (I.A.) a supporto della logistica e dei trasporti è il tema affrontato nell’ambito della terza edizione del Forum “Shipping, Transport & Logistic” di Rapallo dal 31 gennaio al 1 febbraio, da Luca Oneto, professore dell’Università di Genova.

L’I.A. ha il potenziale di cambiare radicalmente la gestione attuale dei flussi di merce nell’ambito dei trasporti e della logistica,  tecnologia con grandi potenzialità ad alto impatto sulla società. Processo a cui è necessario prepararsi a partire dalla formazione dei nuovi profili professionali, all’introduzione di un quadro normativo e giuridico europeo che ne permetta un utilizzo e un impatto sicuro sulla società.  Queste sono le sfide illustrate dal prof. Oneto nella disamina del presente e del futuro utilizzo dell’I.A.

Luca Oneto

Utilizzo attuale dell’I.A.

Nel trasporto marittimo per le navi sono molte le possibilità di utilizzo dell’I.A. – tenendo conto delle condizioni atmosferiche, delle condizioni di mare, delle merci trasportate – per esempio la minimizzazione del consumo energetico o nel caso dei trasporti di persone la possibilità di ottimizzare il comfort- ha spiegato il prof. Oneto.
Un altro campo d’applicazione all’interno dei trasporti è quello dell’integrazione del porto, nodo logistico centrale, con gli altri sistemi:  ferroviario, atotrasporto su gomma e autostradale, ottimizzando il rapporto tra il porto, la città e i sistemi di trasporto.
In ambito di sicurezza un aspetto rilevante è la cyber security per la protezione delle infrastrutture contro attacchi fisici e cibernetici, attacchi informatici alle reti di telecomunicazioni. La sicurezza sul lavoro è un tema importantissimo a cui si applica l’I.A. ad esempio per prevedere fattori di rischio e mettere in protezione le persone.
In ambito di transizione energetica, l’I.A. può cercare di migliorare i consumi del trasporto, determinare l’impatto ambientale, cambiare il propulsore di una nave (molti studi in merito). Infine valutare il rapporto costo-beneficio, a livello economico e a livello di impatto ambientale breve-medio-lungo termine.

I.A. utilizzo a breve termine

Sempre considerando l’ambito dei trasporti e della logistica Oneto spiega che l’I.A. “è allo studio come ottimizzare: i semafori in base al flusso di traffico; la circolazione dei camion per capire dove direzionarla per minimizzare l’impatto del traffico sulle città; il warehousing delle merci contenute nei magazzini per arrivare ad avere magazzini vuoti, prevedere i flussi delle merci e stoccare quantitativi ridotti, tempistiche di permanenza inferiori, abbattendo i costi e le maggiori complessità dell’attività stessa di immagazzinaggio.

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L’I.A. interviene sul fattore umano in relazione alla riduzione dei posti di lavoro pertanto viene spesso vista come  pericolo, “ma deve essere vista anche come opportunità” – ha precisato – “perché permette di scaricare le persone dai lavori pericolosi, affidando questi alla macchina (robotica). Satrà necessario quindi avere figure sempre più specializzate che contribuiscano alla transizione tecnologica delle aziende e delle infrastrutture, con il vantaggio di ridurre lo sforzo fisico del lavoratore. Quindi se da una parte si riduce il numero di occupati, dall’altra si creano nuove figure professionali, nuovi posti di lavoro e opportunità su cui interviene la formazione, a diversi livelli.

Il futuro dell’I.A.

“Il futuro è nelle mani degli Agenti di Intelligenza Artificiale” ha spiegato il prof. Oneto: “L’I.A. non è più uno strumento singolo per rispondere a domande e supportare le decisioni, ma può addirittura cercare in autonomia di procurarsi le risorse, rispondere a domande, prevedere azioni future e influenzare la realtà attuale in modo che nel futuro succeda una particolare cosa”.

I così detti Agenti prescrittivi che consentono di valutare le conseguenze, per esempio per l’operabilità dei macchinari di minimizzarne i consumi e i malfunzionamenti, l’usura dei sistemi meccanici e quindi permettendo in autonomia di gestire interamente l’automazione, non si tratta solo di guida autonoma ma anche dei setting, ovvero delle impostazioni e degli strumenti in modo da ridurre la necessità di interventi manutentivi. Con un impatto benefico sull’efficientamento dell’intera catena, e a livello di impatto ambientale.

Gli Agenti di I.A. cambia il paradigma in generale e gli strumenti di ICT nel contesto della logistica, perché permettono di costruire degli strumenti che non siano solo in grado di dare supporto, ma che siano in grado di prendere decisioni in autonomia e di recuperare le risorse necessarie a costruire questo tipo di autonomia. Per esempio decidere di spostare i container nel terminal in modo da avere dello spazio in cui storare altre altri tipo di merci, un altro esempio è suggerire quale tipo di modifiche sono necessarie alle infrastrutture in vista del cambiamento del flusso futuro delle merci.

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Decisioni in autonomia e non intelligibili

Tutto ciò può anche spaventare perché si tratta di macchine che sempre più spesso prendono decisioni in autonomia, ma queste decisioni non sono intelligibili. Significa che spesso i ricercatori allo stato dell’arte non sanno come queste macchine ragionano e quindi occorre mettere una barriera e delle regole, per questo c’è stata così tanta enfasi sull’AI Act – Si tratta di un regolamento dell’Unione europea in materia di I.A. che mira ad introdurre un quadro normativo e giuridico comune – perché l’Europa per la prima volta nel mondo ha capito come questo tecnologia pur avendo delle grandi potenzialità, necessita sempre di griglie che ne permettano un utilizzo sicuro, quando tale utilizzo impatta sulla società.

Perché una macchina che prende decisioni sulla società può avere impatti benefici ma anche malefici su di essa, quindi ci si chiede di chi sia la responsabilità di questi impatti, se del produttore o della macchina stessa?
Il problema è di liability, nel caso in cui ci sia un incidente di chi è la colpa, dell’I.A. o della macchina? Il A.I. Act pertanto cerca di mettere ordine a tutti questi problemi, con delle barriere delimitando dove questa I.A. può essere usata, cosa può essere sviluppato, e soprattutto cerca di dare delle responsabilità a chi può vigilare e a chi non deve commettere errori nell’utilizzo di queste tecnologie.

 

 

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