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Ctt Nord, tre studenti dell’Unipi elaborano un modello digitale per ottimizzare i tempi

Il progetto nel corso 'Human languange technologies'

Ottimizzare i tempi grazie all’intelligenza artificiale. Era questo l’obiettivo della collaborazione tra Ctt Nord e l’Università di Pisa per un progetto sviluppato nel corso Human Languange Technologies previsto nel percorso di laurea magistrale in Computer Science, tenuto da Giuseppe Attardi.

Il corso nell’ambito dell’applicazione dell’intelligenza artificiale all’interpretazione e elaborazione del linguaggio naturale, analizza l’evoluzione dei vari modelli che sono stati proposti nel tempo per risolvere i diversi task relativi al Natural Languange Processing (Nlp). I campi di applicazione sono molti e variano da classificazione documentale fino a traduzione, domanda e risposta e molto altro.

“Ctt Nord come azienda chiamata ad erogare il servizio di trasporto pubblico, segue infatti la normativa di protocollo informatico e gestione documentale nella conduzione delle proprie attività e procedimenti amministrativi. In questo ambito l’attività di protocollazione e di classificazione delle informazioni da parte degli utenti amministrativi è importante per indirizzare correttamente al proprio interno le competenze dei singoli procedimenti amministrativi ed è al contempo un’attività manuale dispendiosa e soggetta a possibili errori – spiega l’azienda -. Si è quindi ipotizzato di realizzare un progetto per la creazione di modelli di intelligenza artificiale da implementare nel contesto della protocollazione dei documenti in ingresso così da fornire un supporto all’utente amministrativo una corretta individuazione delle competenze interne  a cui il protocollo afferisce”.

Questi modelli vanno a fornire soluzioni di tipo probabilistico e di intelligenza artificiale che vanno a proporre una soluzione di classificazione all’utente. Nello specifico i modelli ricevono come input alcune informazioni riguardanti il protocollo e da queste suggeriscono all’utente un insieme circoscritto delle classi più probabili di classificazione del documento. La predizione del modello viene data all’utente in tempo reale e fornisce un notevole aiuto all’operatore riducendo significativamente il numero di possibilità di scelta e gli errori.  I modelli hanno permesso di raggiungere un’efficacia del 90%. Questo tipo di soluzione fornisce quindi all’utente amministrativo un valido e corretto supporto alla sua attività ottimizzandone i tempi ed aumentando la produttività del sistema aziendale.

Gli studenti che sono stati coinvolti nel progetto sono Elia Piccoli, Nicola Gugole e Alex Pasquali. Tutti i membri hanno conseguito a pieni voti la laurea triennale in informatica all’università di Verona, e lo scorso anno hanno iniziato il corso di laurea magistrale in Computer Science per il percorso Intelligenza Artificiale all’università di Pisa. Una versione base del progetto open source è stata pubblicata e resa disponibile nelle soluzioni in riuso per le pubbliche amministrazioni sul sito di Developers Italia del team della trasformazione digitale della presidenza del Consiglio dei ministri. Nella pubblicazione del sito è possibile trovare la relazione del progetto che analizza nel dettaglio i diversi punti del progetto e della sua evoluzione.

Il presidente della Ctt nord Filippo Di Rocca, ha espresso “soddisfazione per gli esiti del progetto ed orgoglio per aver visto l’Azienda collaborare fattivamente con una primaria Università italiana che ha saputo mettere a disposizione studenti seri e preparati, ragazzi grazie ai quali si rafforza la speranza per un futuro migliore per il nostro Paese”.

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