Complessità e intelligenza artificiale per le sfide dei Sustainable Development Goals.

Questo progetto sarà svolto in collaborazione con il Sony Computer Science Lab (Sony-CSL, https://csl.sony.fr/) di Parigi, guidato dal Prof. Loreto del Dipartimento di Fisica di Sapienza Università di Roma. Il Sony CSL è da anni impegnato sui temi legati agli obiettivi dello sviluppo sostenibile e il presente progetto si propone come strategicamente importante per la creazione di un nuovo laboratorio congiunto che possa combinare in un unico spazio le scienze, le arti e il mondo del business per spingere l’innovazione e mirare a soluzioni concrete ed applicabili su larga scala.

Il nostro ambiente e le nostre società sono chiaramente in pericolo e stanno subendo importanti trasformazioni strutturali, in particolare attraverso il cambiamento climatico, la globalizzazione e la digitalizzazione. In questo quadro, la crisi ancora in corso legata al COVID-19 non ha fatto altro che rendere ancora più urgenti e pressanti le istanze legate ai Goal dello Sviluppo Sostenibile (SGDs). Sebbene le vie d’uscita dall’attuale situazione non siano ancora visibili, è chiaro che la crisi che stiamo vivendo ha il potenziale per cambiare in maniera profonda le nostre abitudini e la nostra vita. Questo complesso sistema di sfide richiede lo sviluppo di nuovi strumenti e nuovi metodi per concepire nuove soluzioni, pianificare soluzioni ottimali e gestire efficacemente le emergenze.

Aree di applicazione ed impatto

Il progetto si concentrerà sull’agenda globale dell’innovazione, puntando a incidere in questo modo su diversi settori legato agli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile (SDGs). In particolare, a causa del crescente livello di urbanizzazione a livello globale, molti SDG sono destinati ad affrontare le questioni relative agli spazi urbani per: migliorare l’accessibilità e la mobilità (SDG 11.2, 11.7), ottimizzare la logistica e la gestione dei rifiuti (SDG 12.4), migliorare l’inclusione (SDG 10.7, 11.7), promuovere una transizione verde (SDG 13.2). Un’altra serie di sfide rilevanti è legata alla disinformazione. Oltre al danno rivolto al dialogo sociale, la disinformazione può avere un forte impatto su diversi SDG. Per esempio, la disinformazione sta compromettendo la consapevolezza sulle vaccinazioni (SDG 3: Buona salute e benessere), sta ostacolando il processo decisionale sui cambiamenti climatici (SDG 13: Azione per il clima) e sta minacciando il processo democratico e la coesione sociale (SDG 16: Istituzioni forti per la pace e la giustizia).

Metodologia

Il presente progetto fisserà un’agenda di ricerca mirata a:

● sviluppare schemi di modellizzazione, data-driven, affidabili dei problemi alla base degli SDG;
● sviluppare nuovi strumenti di IA per l’esplorazione dello spazio delle soluzioni dei problemi alla base degli SDG;
● sviluppare e implementare piattaforme che permettano a tutti gli stake-holders di visualizzare lo stato presente dei sistemi e di concepire ed esplorare nuovi scenari, testandone l’efficacia in contesti reali;

Gli strumenti di cui sopra hanno lo scopo di accelerare il tasso di innovazione attraverso processi di co-creazione assistita e di co-design. Il diagramma qui riportato illustra schematicamente l’interazione tra le diverse attività che il progetto porterà avanti.


La struttura in figura ruota attorno ai tre pilastri seguenti, la cui costante interazione rappresenta la vera novità dell’approccio. Saranno concepiti schemi di modellizzazione adeguati e accurati, sfruttando approcci di inferenza statistica, modellizzazione data-driven e machine learning, mediante una combinazione di intuizione umana ed inferenza automatica. Gli assistenti AI aiuteranno a ideare soluzioni pertinenti in paesaggi complessi. Piattaforme interattive rappresenteranno l’interfaccia per gli utenti, gli stakeholders e i decisori per comprendere il presente e valutare l’efficacia e la rilevanza di soluzioni specifiche.

Strumenti per la valutazione e la previsione: il progetto svilupperà una modellizzazione data-driven finalizzata a ricostruire il complesso insieme di accoppiamenti tra gli strati e le caratteristiche che caratterizzano un determinato problema. Ad esempio, per una città, tutti gli accoppiamenti tra diverse aree e diversi strati (censimento, forze di mercato, abitazioni, politiche pubbliche, servizi, ecc.). Sulla base della conoscenza dettagliata dei modelli di interazione, si concepiranno e testeranno indicatori specifici per valutare il presente e fare previsioni sull’evoluzione futura. La possibilità di prevedere con precisione l’evoluzione più probabile di sistemi complessi è la chiave per creare scenari convalidati da condividere con le parti interessate e i decisori.

Assistenti IA: il progetto mira a implementare una nuova generazione di assistenti consapevoli del contesto, artificialmente intelligenti, per supportare l’interattività in tempo reale nella modellizzazione, nella risoluzione dei problemi e nella ricerca di nuove strategie e nuove soluzioni. L’IA e gli strumenti di machine-learning aiuteranno gli esseri umani a trovare la loro strada nello spazio complesso delle possibili soluzioni per un determinato problema. Gli assistenti di IA saranno in costante dialogo con gli utenti umani e serviranno a molteplici scopi: consentire agli utenti umani di comprendere meglio la complessità dei problemi, aiutare a dedurre schemi di modellazione adeguati e cercare soluzioni pertinenti (sweet spots) nello spazio ad alta dimensionalità delle soluzioni.

Piattaforme interattive: il progetto mira ad implementare piattaforme interattive, adattate al contesto specifico degli SDG rilevanti, per valutare e visualizzare il presente ed elaborare scenari what-if. La valutazione del presente sarà effettuata attraverso la visualizzazione di opportune osservabili significative. Le piattaforme permetteranno agli utenti compiere azioni per modificare gli scenari, favorendo il pensiero out-of-the-box. In questo modo, gli utenti avranno la possibilità di esplorare e valutare la validità di nuove soluzioni. Le piattaforme permetteranno l’applicazione ad una panoplia di casi studio in contesti reali. Un esempio, legato alla mobilità in spazi urbani, è rappresentato dalla piattaforma Citychrone (http://whatif.cslparis.com/citychrone.html).

Obiettivi Specifici

Città sostenibili

L’urbanizzazione è una tendenza irreversibile nelle dinamiche demografiche globali. Il World Economic Forum (WEF) prevede che entro il 2050 il 68% della popolazione mondiale vivrà in città. Mentre le città possono essere più efficienti dal punto di vista energetico, ciò pone una serie di sfide dovute all’alta concentrazione di persone e alla conseguente richiesta di risorse, alla congestione, alle divisioni sociali e ad altre questioni. Le città oggi stanno subendo cambiamenti significativi che richiedono un pensiero informato e strategico per raggiungere gli SDG. I fenomeni urbani (ad esempio, l’esclusione sociale e la gentrificazione, la mobilità e l’accessibilità, la gestione degli eventi pubblici, il recupero dopo i disastri naturali, la riprogettazione e la pianificazione dei confini delle città e delle aree funzionali) agiscono tutti a scale spaziali e temporali molto diverse (vedi figura).

Le sfide delle città moderne vanno da scale temporali brevi a lunghe (da destra a sinistra in figura) e dal livello micro al livello macro (dal basso verso l’alto). Affrontare questa grande varietà di questioni richiede un approccio multiscala ed interdisciplinare.

La risposta alle sfide della sostenibilità urbana può venire solo da un approccio coordinato e multidisciplinare che operi a scale spaziali e temporali molto diverse. Dalla scala temporale breve del presente al pensiero strategico a lungo termine. Dalle micro scale di intervento a terra (sistemi di trasporto, logistica, ecc.) alla grande scala delle caratteristiche più complesse (inclusione, gentrificazione, vocazione di aree specifiche). Il progetto contribuirà alle sfide di cui sopra attraverso lo sviluppo di metodi all’avanguardia, fondendo in un unico approccio la scienza della complessità, l’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico e la scienza dei dati. Inoltre si mirerà a creare metriche e visualizzazioni, strumenti di modellazione e assistenti di IA il cui impatto consisterà nella loro adozione da parte di agenzie istituzionali e decisori politici di tutto il mondo, per pianificare interventi locali e rimodellare le città del futuro.

Nuovi ecosistemi di mobilità

Un esempio specifico dell’approccio appena descritto è rappresentato dagli ecosistemi legati alla mobilità. Lungi dall’essere soltanto legata a spostamenti tra due luoghi fisici, rappresenta lo strumento per aprire nuove opportunità –istruzione, lavoro, tempo libero— e per arricchire la nostra esperienza umana e il potenziale delle nostre comunità. Tuttavia, molto spesso la libertà di movimento non è mai stata accompagnata dal diritto alla mobilità. In grandi aree urbane (>100’000 abitanti), le soluzioni di mobilità sono ben lungi dall’essere ottimali (i centri urbani sono troppo attrezzati, disorganizzati, mentre le periferie sono isolate) e hanno un impatto negativo sulla nostra vita. La recente epidemia di COVID19 ha aperto enormi sfide alla riorganizzazione dei servizi di trasporto, che sono legate al massiccio cambiamento potenziale delle abitudini individuali.

La necessità di distanza fisica tra gli individui è una variabile che non era mai entrata prima d’ora nei manuali di trasporto, architettura, pianificazione urbana o organizzazione del lavoro. Oggi, il significato di questo vincolo sta estendendo il significato del termine “sicurezza” dei fenomeni di trasporto. Il termine sicurezza acquisisce ora anche il significato di “possibilità di minimizzare il rischio di contatto fisico con individui potenzialmente infetti”. La sicurezza della salute pubblica è un fattore di cambiamento per gli ecosistemi di mobilità. Ripensare la mobilità nell’estate del 2020 significa anche concepire un’era “post-covidica” in cui il tema del movimento si intreccerà con la sicurezza sanitaria pubblica.

L’interazione tra trasporti innovativi e potenziali nuovi comportamenti rivoluzionerà il modo in cui gli individui si muovono all’interno della città e rimodellerà la struttura socio-economica della città stessa. La regolamentazione e la supervisione di tale transizione è una sfida significativa che richiede uno sforzo interdisciplinare sostanziale e tempestivo.

Gli strumenti di pianificazione possono oggi sfruttare una grande quantità di dati GPS longitudinali, consentendo un monitoraggio ad alta risoluzione e in tempo reale delle abitudini individuali, assieme agli indicatori socio-economici ed allo stato delle infrastrutture. Parallelamente, gli schemi di modellazione hanno raggiunto la maturità per supportare la concezione di nuovi scenari. In questo quadro, il presente progetto mira ad avere un ruolo centrale nell’implementazione di questa agenda, sviluppando strumenti algoritmici e analitici in grado di fondere le informazioni provenienti da fonti di dati eterogenee per consentire l’orchestrazione di scenari validati per l’ormai ineludibile transizione verso nuovi sistemi di mobilità sia per i paesi in via di sviluppo che per quelli sviluppati.

I principali obiettivi del progetto possono essere così riassunti.

● WHO and WHY: Ripensare le esigenze di mobilità e le corrispondenti priorità. Ciò implica comprendere chi deve muoversi (WHO) e per quali motivi (WHY). L’insieme di questi studi sarà la base per la concezione di nuovi modelli di mobilità che combinino sicurezza, inclusività e sostenibilità.

● WHERE, WHEN: Un elemento cruciale per pianificare la transizione verso la mobilità del futuro sarà un attento monitoraggio della domanda di mobilità, cioè la comprensione di dove le persone devono andare, quando e sotto quali vincoli, come i costi, la durata, la sicurezza, ecc. In questo contesto, il progetto mira a fornire: (i) un quadro di riferimento in cui i dati possono essere raccolti e organizzati in modo da poter rispondere alle domande relative ai livelli di risoluzione a grana fine che riguardano sia il dominio spaziale che quello temporale; (ii) un insieme di strumenti per espandere l’insieme degli osservabili per la mobilità per includere, ad esempio, fattori connessi alla distanza di sicurezza.

HOW: Una volta valutata la domanda di mobilità, si deve indagare se e come questa domanda possa essere soddisfatta o meno. In questo contesto occorre prendere in considerazione la straordinaria esplosione dei mezzi o dei modi di trasporto. La mobilità condivisa è ora una realtà che comprende una varietà di modalità di trasporto che includono il car-sharing, il bike-sharing, il ride-sharing peer-to-peer, i servizi a richiesta, il microtransito e altre modalità. per non parlare dei veicoli elettrici (EV), dei veicoli semi-autonomi o completamente autonomi (AV) e di tutte le loro varianti ibride di queste tecnologie.

● Concepire nuove soluzioni per una mobilità sicura, inclusiva e sostenibile attraverso una piattaforma modulare “what-if” (si veda ad esempio la piattaforma what-if machine sviluppata da Sony CSL-Paris: http://whatif.cslparis.com/) per concepire nuove possibili soluzioni per la transizione della mobilità e per validarle attraverso una rigorosa modellazione data-driven dei complessi fenomeni alla base della mobilità. A tal fine sarà importante anche valutare i modelli di adozione individuale e collettiva delle nuove soluzioni, ossia l’integrazione delle nuove soluzioni nel tessuto dei bisogni e delle abitudini degli utenti.

● Concepire scenari orchestrati per una transizione verso una nuova mobilità. Questo obiettivo rappresenta la sintesi di tutti gli obiettivi precedenti e consiste nell’orchestrazione di nuovi scenari globali di mobilità. Gli scenari saranno presentati attraverso la piattaforma interattiva online e discussi approfonditamente con studiosi, pianificatori, stakeholder e decisori.

Le dinamiche dell’informazione e il dialogo sociale

Durante la crisi del COVID-19, abbiamo assistito all’ennesima conferma di quanto le informazioni e le tecnologie dell’informazione (Internet, social media, etc) siano cruciali nella vita di un paese. In particolare nei paesi con alti livelli di democrazia, dove la classe politica è fortemente legata alle opinioni della popolazione, le informazioni fruite dalla popolazione sono la sorgente da cui scaturiscono molti comportamenti di massa, nonché la selezione della classe politica stessa. Tuttavia, se le tecnologie dell’informazione hanno radicalmente cambiato le dinamiche secondo cui storicamente avvenivano questi meccanismi, hanno anche aperto questo processo a nuove influenze e nuove fenomenologie.

È del tutto evidente come nell’ultimo secolo i conflitti tra stati, che prima si svolgevano principalmente sul piano militare, si siano trasferiti prevalentemente sul piano economico. Esempio recente e lampante ne è la guerra commerciale tra Stati Uniti e Cina , parte in realtà di una conflittualità di più ampio respiro per l’egemonia economica mondiale. Tuttavia, se la competizione sul piano economico è lampante, un altro fondamentale piano di conflitto ancora nell’ombra è quello dell’informazione. Le tecnologie dell’informazione che, nei paesi democratici, hanno raggiunto livelli altissimi di penetrazione, rappresentano i nuovi campi di battaglia dei conflitti mondiali. Tuttavia, gli scontri non sono più tra eserciti, bensì tra narrative. Sono molti i casi documentati di tentativi di influenza della vita democratica durante momenti cruciali e delicati, come nel caso della Brexit o delle elezioni americane del 2020 .

Sarebbe tuttavia superficiale ridurre l’impatto dei social media sul discorso politico ai tentativi di influenze esterne (che in effetti, sono sempre esistiti dacché esiste la propaganda, ma con altre forme). La rapidità e la capacità di interconnessione dei nuovi mezzi, i nuovi strumenti tecnologici per la creazione di contenuti e le nuove piattaforme hanno creato una vasta pletora di fenomeni nuovi, e modificato la dinamica di fenomeni storicamente noti, anche senza l’intervento di influenze esterne. Ad esempio, l’inedita interazione del Confirmation Bias con la gargantuesca disponibilità di contenuti e risorse resa possibile dalle varie piattaforme, è uno dei fenomeni dietro il sorgere delle cosiddette Echo Chamber. Altro fenomeno di interesse è l’utilizzo dei bot per “dopare” la visibilità di un profilo o la diffusione di alcune notizie a scopi commerciali. Oppure l’esplosione degli hate speech e dei fenomeni di trolling, legati alla crisi della fiducia da parte degli utenti dei social media.

Tutta questa vasta ed eterogenea fenomenologia ha in comune 3 ingredienti portanti:
• le capacità cognitive e comunicative umane, con le loro peculiarità e i loro bias, che da sempre influenzano le interazioni sociali, ora sono calate in un nuovo contesto con conseguenze comprese solo in minima parte;
• le nuove tecnologie dell’informazione, che non solo offrono una velocità ed una capacità di fruizione e diffusione di risorse senza precedenti, ma che sono anche costituiti di algoritmi e sistemi per gestire l’esplorazione di queste risorse che condizionano pesantemente le dinamiche di esplorazione e fruizione;
• l’emergenza di fenomeni collettivi dai comportamenti individuali mediata dalle nuove tecnologie, che avviene in modalità in rapida evoluzione ma che la nuova disponibilità di dati e di possibilità sperimentali rende possibile studiare da un punto di vista quantitativo assolutamente inedito.
È la co-occorrenza di questi elementi che rende la collaborazione tra il Centro Fermi e il Sony CSL di Parigi la convergenza ideale per affrontare scientificamente le questioni legate alle nuove dinamiche dell’informazione. La collaborazione mira ad affrontare le problematiche esposte su due direttive differenti ma parallele.

Lo studio delle nuove fenomenologie critiche dell’informazione

La prima direttiva consiste in un approccio tattico di studio frontale delle fenomenologie critiche quali ad esempio:
• la misinformation, ed in particolare la diffusione delle fake news;
• la creazione e la dissoluzione delle Echo Chamber, e più in generale i fenomeni di polarizzazione delle opinioni;
• gli hate speech e il trolling;
• l’utilizzo di bot sui social network;
• la competizione tra narrative contrastanti;
• gli squilibri informativi, ovvero la sovrabbondanza di informazione su alcuni temi in contrapposizione alla carenza di informazioni in altri.
Tali argomenti di ricerca stanno attirando, negli ultimi anni, un crescente interesse sia da parte della comunità scientifica che da parte delle istituzioni, che ne hanno compreso l’importanza cruciale per la tenuta democratica e per la salute del discorso pubblico. Lo studio di tali questioni sarà affrontato grazie all’avanzamento scientifico delle tecniche di modellizzazione delle Dinamiche di Opinione, della Teoria delle Reti, del Machine Learning e, in generale, dell’armamentario tecnico della Data Science. Lo scopo di questa direttiva è offrire innanzitutto una profonda comprensione scientifica di tali fenomenologie, in modo di aumentare la trasparenza del dibattito pubblico. In secondo luogo, da tale comprensione scaturiranno strumenti di monitoraggio e rivelazione in tempo reale per verificare e rendere visibile, in maniera trasversale e trasparente, lo stato di salute del dibattito pubblico sia alla popolazione che ai policy-makers.

Migliorare l’ecosistema dell’informazione

Da un punto di vista più strategico, la collaborazione mira a migliorare il discorso pubblico attraverso lo studio delle condizioni in cui questo avviene e attraverso la proposta di nuovi strumenti per evitare i circoli viziosi e potenziare i comportamenti virtuosi. I soggetti di studio saranno, ad esempio:

• gli algoritmi di selezione e filtraggio delle risorse sui social media (i cosiddetti sistemi di raccomandazione) e il loro impatto sulle dinamiche di esplorazione e di formazione delle opinioni. Tali sistemi sono stati spesso collegati alla creazione delle Echo-chambers per via della loro spinta verso le preferenze espresse nel passato dagli utenti. L’obiettivo strategico sarà quindi di verificare tale effetto e sviluppare nuovi sistemi in grado di aiutare l’utente nell’esplorazione di nuovi contenuti senza tuttavia rendere l’esperienza meno piacevole, giocando quindi al confine della cosiddetta Comfort Zone.

• i sistemi di reputazione per migliorare le dinamiche della fiducia nelle fonti di informazione. Paradossalmente, abbiamo informazioni aggregate ed organizzate in recensioni e valutazioni su quasi qualsiasi tipo di contenuto disponibile in rete (film, musica, ecc.) ma non sulle sorgenti di informazioni stesse. L’obiettivo strategico consiste nello studio di tali sistemi di reputazione e nell’introduzione sperimentale di tali sistemi, opportunamente adattati, nell’ambito delle fonti di informazioni. I sistemi di aggregazione delle valutazioni infatti andranno necessariamente adattati per compensare gli effetti dovuti alle Echo-Chambers, evitando che ogni “tifoseria” validi la propria fonte di fiducia, attraverso l’attribuzione di un peso privilegiato alla trasversalità delle valutazioni. Tali sistemi potranno rivestire un ruolo strategico nella costruzione di dinamiche dell’informazione più salutari e trasparenti.

Queste due direttive, parallele ma comunicanti, consistono in attività di pura ricerca come anche di sperimentazioni e case-studies. Anche per questo l’asse tra Centro Fermi e Sony CSL di Parigi è fondamentale, in quanto collettore di competenze, esperienze e know-how che vanno a coprire sia gli aspetti scientifici che tecnologici. Inoltre, il Sony CSL di Parigi vanta una storica collaborazione con l’AGCOM (Autorità per le Garanzie nelle Comunicazioni italiana), con diversi progetti attivi su temi vicini a quelli esposti. AGCOM è un partner di valore eccezionale, in quanto punte sia con la comunità dei professionisti dell’informazione sia con gli stake-holders che con i policy-makers, il cui valore strategico, sia per le iniziative teoriche che per quelle più sperimentali, è di altissimo impatto.