Droni e IA al servizio della sicurezza sul lavoro, uno sguardo dentro la AI Factory italiana Youbiquitous

Ha lo sguardo di un’aquila, ma il corpo di un drone. Sorvola cantieri e impianti, legge dall’alto ciò che l’occhio umano può non vedere e, grazie all’intelligenza artificiale, segnala un rischio prima che si trasformi in incidente. È l’idea su cui lavora Youbiquitous, realtà italiana specializzata nello sviluppo di soluzioni di IA che punta a portare il monitoraggio del lavoro verso una dimensione più predittiva, automatizzata e preventiva. A spiegarci come è nata la AI factory è stato il suo fondatore e CTO Francesco Esposito.

Youbiquitous nasce nel 2017 come software house e per diversi anni si concentra su attività legate allo Sporttech, ai fast data e a clienti del settore sanitario. Quest’ultima area viene successivamente scorporata attraverso l’unione con KBMS, mentre il passaggio verso il modello di AI factory prende forma negli anni successivi. È soprattutto negli ultimi quattro anni che la società ha accelerato la trasformazione, con una crescita particolarmente marcata nell’ultimo anno e mezzo.

“Da lì, diciamo negli ultimi quattro anni, l’azienda si è trasformata concretamente in una AI factory, esplodendo nell’ultimo anno e mezzo – racconta Esposito – Più recentemente Youbiquitous ha aperto anche una business line dedicata all’hardware, focalizzata su droni e sistemi per la sicurezza e il monitoraggio, che oggi affianca lo sviluppo software e quello dei modelli di intelligenza artificiale”.

Dalla software house alla AI factory

Uno degli aspetti su cui l’azienda sta concentrando il lavoro riguarda la riduzione del tempo che intercorre tra la comparsa di un rischio e la sua identificazione. Il modello prende le mosse da un esperimento realizzato lo scorso anno nel settore del trasporto pubblico, per il quale Youbiquitous ha addestrato da zero un proprio modello basato su visual transformer per riconoscere episodi di violenza, presenza di fumo o incendi e tentativi di furto sui mezzi. L’approccio è stato poi esteso ad altri contesti più complessi.

Nei sistemi tradizionali la segnalazione di un rischio richiede che un operatore osservi quanto sta accadendo, riconosca l’anomalia e la classifichi come tale. La soluzione sviluppata da Youbiquitous prevede invece uno o più sistemi costantemente in ascolto, capaci di osservare in parallelo differenti tipologie di minaccia e di generare una segnalazione non appena individuano una situazione anomala.

“È come avere una squadra di operatori sempre concentrati che guardano tutto contemporaneamente – afferma Esposito- Una simile attività di controllo non è sostenibile nel tempo facendo affidamento esclusivamente sulle persone. Il sistema può naturalmente produrre falsi positivi o non intercettare occasionalmente un evento, ma consente di mantenere contemporaneamente sotto osservazione una quantità di elementi difficilmente gestibile da soli operatori umani”.

Cosa cambia con i droni dotati di intelligenza artificiale

È proprio questa capacità di analisi a distinguere un drone dotato di IA da uno utilizzato semplicemente per effettuare riprese o ispezioni periodiche. Nel secondo caso, le immagini vengono registrate e devono successivamente essere visionate da una persona. Nel primo, invece, il drone integra modelli open-vocabulary e monitora attivamente una serie di situazioni definite in precedenza, applicando regole più o meno deterministiche a seconda del contesto.

Un esempio è il conteggio delle persone presenti in un’area nella quale non può essere superata una determinata soglia. Tra le anomalie che il sistema è già in grado di riconoscere rientrano inoltre la presenza di persone in zone vietate, fumo, incendi e furti. Negli scenari industriali le informazioni possono essere incrociate con quelle provenienti da altri sensori e, quando necessario, il sistema può anche inviare ulteriori droni dotati di strumentazione specifica per effettuare una ricognizione.

La varietà degli ambienti operativi rappresenta tuttavia uno degli elementi di maggiore complessità. Cantieri, impianti industriali e infrastrutture presentano infatti condizioni molto diverse tra loro. Per affrontare questa variabilità, Youbiquitous combina modelli open-vocabulary con regole deterministiche applicate agli elementi riconosciuti dall’intelligenza artificiale. I parametri possono riguardare, per esempio, il numero di persone presenti, movimenti al di fuori di un’area prestabilita, temperature anomale rilevate dalle termocamere oppure la presenza di ostacoli individuati attraverso sistemi LiDAR. In sostanza, “il modello riconosce, la regola, caso per caso, decide se è un rischio”.

Sicurezza e supervisione umana

Un altro nodo riguarda l’affidabilità. In materia di sicurezza, infatti, un falso positivo può provocare rallentamenti, mentre una mancata segnalazione può avere conseguenze molto più rilevanti. Su questo punto Esposito evita promesse assolute: “Nessun sistema è perfetto – ribadisce – Lavoriamo per ridurre entrambi gli errori, ma non possiamo promettere un sistema infallibile”.

Per questo motivo a valle della segnalazione viene mantenuto un operatore umano. Una supervisione che, tuttavia, presenta a sua volta alcuni limiti: anche l’attenzione delle persone può diminuire nel tempo, soprattutto quando sono chiamate a controllare continuamente sistemi automatici ai quali possono finire per affidarsi in maniera eccessiva.

Una volta individuato il possibile rischio, l’allarme viene trasmesso alla centrale operativa già utilizzata dall’azienda. Il sistema non punta quindi a sostituire le procedure esistenti né le persone che le presidiano, ma ad alimentarle con segnalazioni più tempestive. Spetta poi all’operatore ricevere l’allarme e stabilire come intervenire sulla base dei protocolli in vigore. L’impostazione rimane dunque fortemente human-in-the-loop: la decisione finale viene mantenuta nelle mani dell’operatore e non delegata al modello. 

“Il modello supporta, segnala, accelera, ma chi agisce, e chi risponde della decisione, è sempre una persona – chiarisce il fondatore della AI factory – Resta però aperto il tema dell’effettiva efficacia della supervisione umana, proprio perché un’attività di controllo prolungata può portare a un calo dell’attenzione”.

I possibili sviluppi nel settore assicurativo

Le informazioni raccolte da sistemi di questo tipo potrebbero inoltre trovare applicazione anche nel settore assicurativo, sia nella valutazione del rischio sia nella gestione dei sinistri. 

“Esiste uno spazio di collaborazione con compagnie, broker e risk manager – ribadisce – ma sarà necessario comprendere con precisione come questi utilizzi si inseriscano all’interno del quadro normativo. L’impiego dei dati per finalità assicurative comporta infatti vincoli differenti rispetto al loro utilizzo esclusivamente in chiave preventiva, mentre anche alcune applicazioni legate alla prevenzione potrebbero rientrare tra i sistemi considerati ad alto rischio. Il prossimo passaggio per Youbiquitous sarà quindi stabilizzare la soluzione anche rispetto ai requisiti previsti dall’AI Act e – conclude – dalle altre normative applicabili, in vista del passaggio dalla fase di test a un’adozione su scala più ampia”.