La conoscenza dei rischi associati ad agenti biologici e sostanze pericolose passa anche attraverso l’intelligenza artificiale

L’Osservatorio Sicurezza e Difesa CBRNe – OSDIFE ed Expert System mettono a punto una piattaforma tecnologica per migliorare le attività di analisi dei rischi correlati alla diffusione di agenti biologici, chimici e radiologici, così come di sostanze esplosive, per favorire un accesso condiviso a nuove conoscenze e stimolare le migliori strategie per la salvaguardia di persone, ambiente e infrastrutture

Segnali deboli e falsi negativi sono i principali plus offerti dall’intelligenza artificiale agli analisti impegnati ad approfondire e diffondere la conoscenza del rischio. Su questi presupposti, con l’obiettivo di rafforzare il monitoraggio proattivo e le indagini investigative sulle minacce causate da sostanze pericolose o contaminanti (CBRNe, Chemical Biological Radiological Nuclear or/and explosive), si è sviluppata la collaborazione fra Expert System e l’Osservatorio sulla Sicurezza e Difesa CBRNe (OSDIFE), punto di riferimento per gli specialisti di intelligence sia in ambito civile sia militare.

La partnership si propone di produrre e diffondere “conoscenza” in ambito CBRNe, individuando in anticipo tutte le informazioni la cui evidenza non è ancora immediata (segnali deboli) e tutti i dati che si rischia di considerare inesistenti semplicemente per l’impossibilità di sviluppare efficaci attività di ricerca, correlazione e verifica (falsi negativi). Infatti, indipendentemente dal tipo di evento (naturale, accidentale o  terroristico), la definizione delle migliori strategie di prevenzione è strettamente correlata alla capacità di governare gli enormi volumi di dati utili a valutare i rischi, compresi quelli di natura biologica (come nel caso del “Coronavirus”) che recentemente hanno stimolato a livello mondiale la necessità di alzare ulteriormente i livelli di attenzione sia da parte dei governi sia del mondo delle imprese.

In particolare, grazie alla collaborazione fra Expert System e l’OSDIFE è stata messa a punto una piattaforma che sfrutta gli avanzati algoritmi di intelligenza artificiale di Expert System per semplificare l’acquisizione e l’analisi delle informazioni e per aumentare la capacità di trovare, categorizzare e correlare tutte le conoscenze potenzialmente rilevanti.

“Il nostro obiettivo è assicurare continuità ed efficacia alle attività di intelligence, creando sinergia fra intelligenza artificiale e intelligenza umana”, ha dichiarato Andrea MelegariSenior Executive VP Defence, Intelligence & Security di Expert System“La componente umana, basata su intuito e senso critico, rimane centrale e insostituibile. La nostra piattaforma aumenta la capacità di monitorare qualsiasi flusso di dati, amplificando l’intercettazione di segnali deboli e falsi negativi, cioè quelle notizie rilevanti difficili da gestire con sistemi meno “intelligenti”, come quelli a keyword che non sono in grado di comprendere il significato delle parole.”

Il Professor Roberto MugaveroPresidente dell’Osservatorio sulla Sicurezza e Difesa CBRNe, ha così commentato: “Negli ultimi decenni le trasformazioni globali hanno favorito lo sviluppo di nuove conoscenze e tecnologie per migliorare salute e benessere. Al contempo, hanno dato luogo alla comparsa di inaspettati scenari di rischio legati a conflitti, instabilità, terrorismo e minacce di salute pubblica (quali SARS, MERS-CoV, COVID-19). Fondamentale è quindi la comprensione di come lo sviluppo scientifico e tecnologico potrà incidere rispetto alla protezione dei cittadini, dell’ambiente e degli interessi strategici del Paese. In questo contesto, l’Osservatorio Sicurezza e Difesa CBRNe – OSDIFE, in collaborazione con il Dipartimento di Ingegneria Elettronica dell’Università degli Studi di Roma “Tor Vergata”, il Centro Universitario di Formazione sulla Sicurezza dell’Università statale della Repubblica di San Marino ed Expert System, si profila come la controparte italiana di un vasto progetto internazionale volto alla verticalizzazione di tecnologie di cognitive computing, basate su ontologie e algoritmi di machine learning, da personalizzare nel dominio del rischio CBRNe.”

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