Successo dell'Università di Pisa nella procedura competitiva per lo sviluppo delle attività di ricerca fondamentale finanziata dal Fondo Italiano per la Scienza (bando FIS 2021). Nella graduatoria finale del Macrosettore “Physical sciences and engineering” sono, infatti, ben tre le proposte scientifiche dell'Ateneo pisano che hanno ricevuto un finanziamento, per un totale di circa tre milioni e mezzo di euro.
Ad ottenere il contributo del Fondo Italiano per la Scienza sono stati, nella categoria ricercatori emergenti (Starting Grant), Riccardo Guidotti del Dipartimento di Informatica, con il progetto “MIMOSA - Mining Interpretable Models explOiting Sophisticated Algorithms" (970.000,00 €), che introduce un cambio di paradigma da "data mining" a "model mining", puntando a definire una metodologia per estrarre modelli predittivi interpretabili, accurati ed eticamente responsabili per i sistemi di supporto alle decisioni basati su AI, da utilizzare in contesti critici come il settore medico o finanziario.
Nella stessa categoria abbiamo poi Matteo Bianchi del Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione e del Centro di Ricerca "Enrico Piaggio" con il progetto "PERCEIVING - Optimally designed haPtic systEms foR multi-Cue sEnsing and delIVery: foundatIons and techNoloGies" (994.796,00 €), col quale saranno sviluppate innovative interfacce per acquisire e restituire gli attributi principali legati alla percezione tattile, creando immagini per le mani per la realtà aumentata e la tele-robotica.
Infine, nella categoria ricercatori affermati (Advanced Grant) è stato finanziato il progetto di Dino Pedreschi del Dipartimento di Informatica, "Social Artificial Intelligence: foundations of AI-assisted techno-social systems" (1.489.600,00 €), che apre allo studio dei sistemi complessi in cui persone e algoritmi interagiscono e si influenzano a vicenda. Obiettivo: disegnare l’IA del futuro in modo da ridurre i rischi e favorire un migliore bilanciamento fra interessi individuali e obiettivi collettivi.
“Congratulazioni personali ai tre vincitori, perché si tratta di un bando – che mima i bandi europei ERC – dove la componente individuale della proposta è l’aspetto più importante - dichiara Giuseppe Iannaccone, prorettore vicario dell’Università di Pisa - dobbiamo anche segnalare che su 16 progetti finanziati in Italia nel settore PE (Physical Sciences and Engineering), ben 3 sono dell’Università di Pisa. Se consideriamo anche il finanziamento del progetto "Innovative BioRobotic artIficial organS" di Arianna Menciassi della Scuola Superiore Sant'Anna, il 'Sistema Pisa' conferma così il proprio ruolo guida per il Paese”.
A common language and collaboration to meet the challenges of new technologies. University and enterprise are forming a new alliance thanks to Planet 4, the European project coordinated by the University of Pisa. It has been activated since the end of 2020 to bridge the gap between scientific research on Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) and its industrial application, as an enabling technology for the industry 4.0.
The results of this ambitious project are potentially directed at an audience of around 20 million small and medium-sized enterprises - as many as there are in the European Union, which is lagging behind in adopting modern digital 4.0 technologies.
"The industry 4.0 model requires European small and medium-sized enterprises to deal with technological progress more decisively if they want to maintain their competitiveness on the global market," explains Daniele Mazzei, associate professor at the Department of Computing Science at the University of Pisa and team leader of the project. "We worked with Planet4, first and foremost, to improve communication between the academic world and small and medium-sized European enterprises in the field of new technologies, creating a proper Esperanto in the industry 4.0. This is a new form of collaboration between university and business that represents an evolution of the traditional technology transfer. The new model reveals in a timely manner the company's need to adapt to the 4.0 tool, providing them with the best technologies. Thanks to an operational procedure consisting of three fundamental steps: identification of the challenge, research phase and solution proposal.
Planet4 has developed two strategic tools for the future of the European industry 4.0, which satisfy requirements of varying complexity. Planet4 results will be presented at the project's final conference on 2nd October in Pisa.
The first tool is Planet4 Taxonomy Explorer, a kind of “search engine” for Industry 4.0 and its requirements, which allows companies to identify from academic and corporate sources possible solutions to their own needs. They can browse through solutions, already adopted by others to solve similar problems, and then develop them independently. To date, this “taxonomy” already includes 32 business challenges/needs and 147 enabling technologies.
The group of the University of Pisa that coordinates the Planet4 project. Clockwise from top: Daniele Mazzei (team leader), Riccardo Amadio, Roberto Figliè and Daniele Atzeni
Challenge & Solution Template is the second tool developed by the project inspired by Apple's Challenge-Based Learning. It allows a greater customisation of solutions. The template guides the company through pre-established stages that range from the definition of the challenge and the business context to the identification of the technological solutions, which are needed to achieve the initial goals within the planned timeframe. These stages pass through an assessment of technical and economic-managerial feasibility, for the best solution to be adopted.
As part of the Planet4 model, universities have been asked to offer proper training to European SMEs in the new technologies. This training is aimed at both students, who will be the workers of the future and will need to know how to use 4.0 technologies, and at the business world, so that they can make fully informed decisions.
In addition to the University of Pisa (Coordinator), Planet4 also includes: Panepistemioypole Ioanninon (Greece); Elecnor Sa (Spain); Viesoji Istaiga Kauno Mokslo Ir Technologiju Parkas (Lithuania); Zerynth SpA (Italy and spinoff of UniPi); Bobst Bielefeld Gmbh (Germany); Ohs Engineering Gmbh (Germany); Exquisite Srl (Romania); Universitat Ramon Llull Fundacio (Spain); Politechnika Rzeszowska Im Ignacego Lukasiewicza Prz (Poland); Valuedo Srl (Italy). Launched on 1st November 2020, the project will end on 31st October 2023.
Un linguaggio comune e una metodologia di collaborazione per vincere insieme la sfida delle nuove tecnologie. Università e impresa stringono una nuova alleanza grazie a Planet 4, il progetto europeo coordinato dall’Università di Pisa che dalla fine del 2020 è attivo per colmare il divario tra la ricerca scientifica su Intelligenza Artificiale (AI) e Machine Learning (ML) e la sua applicazione industriale come tecnologia abilitante per il paradigma dell’Industria 4.0.
Un progetto ambizioso, i cui risultati si rivolgono, potenzialmente, a una platea di circa 20 milioni di piccole e medie imprese – tante sono le PMI dell’Unione Europea in ritardo nell’adozione delle moderne tecnologie digitali 4.0.
“Il modello dell’Industria 4.0 impone alle PMI europee di affrontare con maggior decisione il progresso tecnologico, se vogliono mantenere la propria competitività sul mercato globale – spiega Daniele Mazzei, professore associato del Dipartimento di Informatica dell’Università di Pisa e team leader del progetto – Con Planet4 abbiamo lavorato, in primo luogo, per migliorare la comunicazione tra il mondo accademico e le piccole e medie imprese europee sul fronte delle nuove tecnologie, creando un vero e proprio Esperanto dell'Industria 4.0. Questo ci ha permesso di sviluppare una nuova forma di collaborazione tra Università e impresa che rappresenta un’evoluzione del tradizionale trasferimento tecnologico. Il nuovo modello, infatti, permette di individuare in modo puntuale le necessità aziendali di adattamento al nuovo paradigma 4.0 e le migliori tecnologie per soddisfare tali bisogni. Questo secondo un percorso operativo che si articola in tre passaggi fondamentali: identificazione della sfida, fase di ricerca e proposta della soluzione”.
Grazie a Planet4, i cui risultati saranno presentati a Pisa il 2 ottobre, in occasione della conferenza finale del progetto, sono stati messi a punto due strumenti strategici per il futuro dell’Industria 4.0 europea e che rispondono ad esigenze di diversa complessità.
Il primo è il Planet4 Taxonomy Explorer, una sorta di “motore di ricerca” per l’industria 4.0 e i suoi bisogni, che permette alle imprese di individuare, tra fonti accademiche e aziendali, possibili soluzioni alle proprie necessità, navigando tra quelle già adottate da altre realtà per risolvere problematiche simili alle loro, per poi svilupparle in autonomia. Ad oggi questa “tassonomia” comprende già 32 sfide/bisogni aziendali e 147 tecnologie abilitanti.
Il gruppo dell'Università di Pisa che coordina il progetto Planet4. Dall'alto in senso orario: Daniele Mazzei (team leader), Riccardo Amadio, Roberto Figliè e Daniele Atzeni
Si ispira al Challenge-Based Learning di Apple, invece, il Challenge & Solution Template, il secondo strumento messo a punto dal progetto, che consente una maggior personalizzazione delle soluzioni. Il template, infatti, guida l’impresa attraverso un percorso a tappe prestabilite che vanno dalla definizione della sfida e del contesto aziendale, fino ad arrivare all’individuazione delle soluzioni tecnologiche necessarie a raggiungere gli obiettivi di partenza nei tempi previsti, passando anche da una valutazione della fattibilità, sia tecnica che economico-manageriale, della soluzione da adottare.
Completa il modello Planet4 l’attività di formazione che le Università sono chiamate a svolgere affinché la trasformazione digitale delle PMI europee possa avvenire in modo compiuto. Formazione rivolta tanto ai propri studenti, ossia ai lavoratori del futuro, che dovranno necessariamente saper utilizzare le tecnologie 4.0, che al mondo delle imprese, affinché possano prendere le proprie decisioni con la necessaria consapevolezza.
Oltre all’Università di Pisa (Coordinatrice), fanno parte di Planet4 anche: Panepistemioypole Ioanninon (Grecia); Elecnor Sa (Spagna); Viesoji Istaiga Kauno Mokslo Ir Technologiju Parkas (Lituania); Zerynth SpA (Italia e spinoff di UniPi); Bobst Bielefeld Gmbh (Germania); Ohs Engineering Gmbh (Germania); Exquisite Srl (Romania); Universitat Ramon Llull Fundacio (Spagna); Politechnika Rzeszowska Im Ignacego Lukasiewicza Prz (Polonia); Valuedo Srl (Italia). Lanciato il 1° novembre 2020, il progetto si concluderà il 31 ottobre 2023.
Sono arrivati in questi giorni presso il Green Data Center dell’Università di Pisa e sono i primi ad essere installati in Italia. Si tratta di due sistemi Nvidia DGX-H100, piattaforme di quarta generazione che permetteranno all’Ateneo pisano di competere con i principali centri di ricerca di tutto il mondo, compresi quelli industriali, nello sviluppo dell’Intelligenza Artificiale generativa.
“Con questo ulteriore investimento, reso possibile grazie a fondi di Ateneo e PNRR del progetto SoBigData, puntiamo ad un ruolo di leadership nazionale nella ricerca sull’intelligenza artificiale - ha commentato il Prorettore Vicario dell'Università di Pisa, Giuseppe Iannaccone – Già oggi, peraltro, con il Dottorato nazionale in Intelligenza Artificiale, da noi coordinato assieme al CNR, e con due lauree magistrali nel settore, una presso il dipartimento di Informatica e una presso il dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, abbiamo ruolo centrale nella formazione avanzata nel nostro Paese in questo settore”.
La disponibilità delle macchine DGX-H100 consentirà ai ricercatori dell’Università di Pisa di affrontare ricerche fondamentali riguardanti le routine di ottimizzazione dell’Intelligenza Artificiale senza iperparametri, che richiedono capacità di calcolo molto grandi. Grazie a queste due nuove macchine sarà anche possibile addestrare l’AI su modelli linguistici ampi, così da sviluppare ancor di più le sue capacità di traduzione automatica.
Le due nuove architetture installate nel Data Center pisano permetteranno, inoltre, all’Università di Pisa di testare le proprie reti neurali artificiali potenziate, oltrepassando i limiti posti dai benchmark sintetici su piccola scala. Questo consentirà ai ricercatori dell’Ateneo di affrontare applicazioni di classificazione dei vasi sanguigni cerebrali e di risolvere problemi di ottimizzazione combinatoria sulle reti semantiche del mondo reale come, ad esempio, quelli relativi al Vehicle Routing, ossia all’ottimizzazione dei tragitti dei veicoli utilizzati per le consegne.
Il Green Data Center di Ateneo, cuore delle infrastrutture informatiche a supporto delle attività di didattica e di ricerca dell’Università di Pisa, fa così un importante salto di qualità. Inaugurato nel 2017, da sei anni il Data Center pisano mette a disposizione dei ricercatori dell’Ateneo risorse in grado di competere alla pari con le più importanti istituzioni di ricerca europee. Nello specifico, il Centro di Calcolo è dotato di un’infrastruttura di nuova generazione che, con i due DGX-H100, può adesso contare su oltre 100 acceleratori (GPU) dedicati al Calcolo ad Alte prestazioni e alla ricerca in Intelligenza Artificiale.
In 66 rack, il Data Center mette a disposizione delle attività di calcolo scientifico più di 22.000 cores e circa 15 Petabyte di storage di varie generazioni e tipologie, acquisiti investendo sia risorse di Ateneo sia risorse acquisite per progetti su bandi competitivi. Le infrastrutture per il calcolo alte prestazioni (High Performance Computing) sono impiegate da gruppi di ricerca computazionale in un ampio spettro di settori: Chimica, Fisica, Scienze della Terra, Biologia, Medicina e Ingegneria.