Almawave, società italiana quotata sul mercato Euronext Growth Milan e parte del Gruppo Almaviva, attiva in ambito Data & Artificial Intelligence, e DITECFER, il Distretto per le Tecnologie Ferroviarie, l’Alta Velocità e la Sicurezza delle Reti che raggruppa ad oggi oltre cinquanta imprese e organismi di ricerca italiani, annunciano di aver sottoscritto un accordo strategico per l’applicazione dell’Intelligenza Artificiale nella filiera industriale ferroviaria.
La collaborazione segna un importante passo in avanti verso l’innovazione e la modernizzazione dell’ecosistema ferroviario italiano grazie ad un uso di dati e informazioni sempre più efficace e rivolto a tutti gli operatori del settore, basato sulla conoscenza delle sue caratteristiche specifiche.
Nel dettaglio, l’accordo tra Almawave e DITECFER si concentra sullo sviluppo di Use Case innovativi, che hanno l’obiettivo di contribuire a trasformare con l’Intelligenza Artificiale il comparto ferroviario, introducendo nuove leve di efficacia, efficienza, sicurezza e qualità dei processi.
“Siamo entusiasti di questa collaborazione con DITECFER, che rappresenta un’importante opportunità per applicare le nostre tecnologie di AI e data intelligence al settore ferroviario”, ha dichiarato Valeria Sandei, CEO di Almawave. “Da anni la nostra società investe in Italia in tecnologie di Intelligenza Artificiale e ne conosce l’applicazione nello specifico contesto dei Trasporti, anche grazie alle sinergie con la capogruppo Almaviva, fra i leader mondiali del settore. Insieme, puntiamo a creare un ecosistema ferroviario più sicuro, efficiente e innovativo, rendendo il nostro Paese un esempio a cui guardare a livello internazionale”.
Daniele Matteini, Presidente DITECFER, ha aggiunto: “Siamo il primo esempio di distretto ferroviario in Europa a siglare un simile accordo operativo sull’AI. DITECFER si dimostra ancora una volta leader nel favorire e creare percorsi concreti per facilitare l’adozione di tecnologie avanzate da parte delle nostre imprese, con particolare attenzione a quelle piccole e medie ma non solo. Dopo aver avvicinato alla blockchain e all’AI le nostre aziende e quelle europee grazie al nostro progetto europeo ‘STARS’, e dopo aver co-fondato il Polo Europeo di Innovazione Digitale ‘AI MAGISTER’, adesso acceleriamo ulteriormente il passo per tenere il ritmo di pervasione dell’AI e rendere la nostra filiera ed il settore ferroviario più competitivo”.
Alcune delle principali aree di focalizzazione e di applicazione:
- Strumenti di AI a disposizione degli operatori per accedere rapidamente e in modo intuitivo, anche tramite l’utilizzo della voce, a informazioni chiave all’interno di procedure operative, manuali tecnici e dati di manutenzione, anche attraverso la generazione automatica di risposte sintetiche, pertinenti e certificate grazie all’utilizzo di tecniche avanzate, e sempre seguendo il principio della responsibility. Strumenti semplici e intuitivi per gli operatori che possono utilizzare il proprio linguaggio per interrogare e ottenere informazioni da fonti dati complesse, eliminando la necessità di conoscere a priori comandi e le caratteristiche intrinseche dei sistemi informativi presenti, spesso articolati ed eterogenei.
- Servizi innovativi per semplificare al massimo le rilevazioni e rendicontazioni svolte dagli operatori, attraverso la raccolta “hands-free” dei dati. Informazioni più complete e sicure a cui poter accedere in modo rapido e intuitivo sul campo. Questo nuovo modo di accedere alle informazioni, grazie all’Intelligenza Artificiale, fornisce indicazioni e supporto delle decisioni recuperando e integrando automaticamente le informazioni pertinenti al dominio della manutenzione da una vasta base di conoscenza, comprese le procedure di manutenzione, le specifiche tecniche e lo storico degli interventi.
- Strumenti interattivi conversazionali dedicati alla formazione in aula e da remoto, in grado di rispondere a domande, chiarire dubbi e fornire suggerimenti in tempo reale, ricercare la specifica parte di contenuti multimediali, generare un riassunto o un test di autovalutazione della lezione stessa.
- Algoritmi di classificazione evoluti o strumenti di Computer Vision a supporto del quality monitoring per ispezionare componenti e prodotti finiti, evidenziare eventuali aree difettose da approfondire e classificare il tipo di difetto.
Si aggiungono inoltre strumenti multilingua di supporto alla analisi delle normative, dei contenuti di settore, di analisi e confronto delle procedure, di semplificazione delle procedure di acquisto e gestione del magazzino o di location intelligence evolute.
Nel corso della collaborazione saranno progressivamente approfonditi ulteriori specifici casi a favore dei soci di DITECFER, sottolinea Almawave, che aggiunge: le tecnologie AI alla base della collaborazione sono sviluppate ed erogate in Italia, nonché conformi alle normative europee e nazionali in materia di Intelligenza Artificiale, Privacy e uso dei dati e partono da una conoscenza pluriennale dei processi del Trasporto Ferroviario.
