Il nostro mondo sta affrontando trasformazioni epocali, spinte dai cambiamenti climatici, dalla globalizzazione e dalla rivoluzione digitale, che stanno ridefinendo gli equilibri sociali ed ecologici. La pandemia ha accelerato questa crisi, costringendoci a sperimentare nuovi modelli di vita e lavoro, rivelando sia vulnerabilità che opportunità inedite. Questa fase storica richiede con urgenza un ponte tra scienza, politica e società per sviluppare soluzioni innovative che combinino tecnologia e creatività.

Di fronte a sfide così complesse, la creatività umana e artificiale diventa cruciale: mentre l’IA generativa (come GPT o DALL·E) mostra potenziale, rimane limitata dai dati esistenti e manca di vera intenzionalità. Parallelamente, nell’infosfera, algoritmi e bias cognitivi creano camere dell’eco, nonostante i tentativi normativi come il Digital Services Act. Anche nella progettazione urbana sostenibile, le conoscenze scientifiche faticano a tradursi in azioni concrete.  

L’iniziativa congiunta CREF-Sony CSL nasce proprio per affrontare queste contraddizioni, promuovendo un approccio integrato che superi i divari tra innovazione tecnologica, bisogni sociali e tutela ambientale, verso un futuro più resiliente e equo.

L’iniziativa congiunta CREFSony (d’ora in poi JICS è unica nel suo genere, in quanto unisce un’istituzione pubblica e un laboratorio di ricerca inserito in un ambiente aziendale. L’accordo mira a gettare le basi di una nuova entità di ricerca che combinerà, in uno spazio concettuale unico, le scienze, le arti, l’impegno pubblico e le imprese, per guidare l’innovazione e raggiungere gli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile SDGs). In particolare, CREF e Sony CSL hanno concordato di lavorare sui seguenti tre progetti congiunti:

Città sostenibili Gli inevitabili cambiamenti che le nostre città stanno subendo richiedono un pensiero intelligente e strategico per raggiungere gli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile SDGs. Per affrontare queste sfide, questo progetto mira a sviluppare e implementare una serie di tecnologie cosiddette “what-if” con diversi scopi specifici: (i) valutare la situazione degli ambienti urbani in materia di qualità dei trasporti pubblici, inclusività, attività economiche; (ii) concepire e testare scenari per gli ambienti urbani e le loro sfide socio-economiche; (iii) creare metriche e visualizzazioni, strumenti di modellazione e assistenti di intelligenza artificiale che potrebbero essere adottati da agenzie istituzionali e responsabili politici in tutto il mondo per pianificare interventi locali e rimodellare il tessuto urbano.

Disinformazione e dialogo sociale (Infosfera) In quest’area, il JICS mira a migliorare lo stato di salute delle dinamiche informative nelle società democratiche lungo i seguenti assi: (i) fornire una conoscenza più approfondita delle dinamiche di domanda e offerta di informazioni nell’ecosistema delle notizie per minimizzare la disinformazione e ridurre i fenomeni di polarizzazione; (ii) sviluppare nuovi sistemi di raccomandazione, nuovi meccanismi di reputazione per ricostruire la fiducia nel sistema informativo; (iii) creare politiche innovative, basate su dati scientifici, per i governi, le autorità e gli stakeholder dell’ecosistema delle notizie.

AI e Machine Learning per l’innovazione (Creatività aumentata) Il JICS si propone di studiare le interazioni tra l’intelligenza umana HI e l’intelligenza artificiale AI per favorire l’emergere di quella che potremmo definire “Creatività Aumentata”, ovvero la creatività umana supportata da nuovi strumenti di AI. La sintesi tra HI e AI, realizzata dalla Creatività Aumentata, apre nuovi scenari per lo sviluppo di nuove idee e tecnologie per il miglioramento dell’umanità e la ricerca di soluzioni sostenibili alle attuali sfide sociali. L’effetto collaterale di questo processo, ancora agli inizi, sarà anche un ripensamento globale di ciò che oggi chiamiamo Intelligenza Artificiale, con l’obiettivo finale di favorire la nascita di una nuova generazione di agenti artificialmente intelligenti in grado di supportare le imprese cognitive umane.

Città sostenibili

Città dei 15 minuti.

Il concetto di città di prossimità rappresenta una soluzione interessante per la transizione ecologica. Ridurre gli spostamenti quotidiani significa abbattere le emissioni e migliorare la qualità della vita. In questo contesto, l’iniziativa JICS fornisce strumenti per analizzare lo stato attuale delle città e sviluppare nuovi scenari di crescita sostenibile. JICS ha potenziato la piattaforma dedicata alle città dei 15 minuti (https://whatif.sonycsl.it/15mincity/), inizialmente ideata dal CSL di Parigi, rendendola più avanzata e accessibile. La ricerca è stata pubblicata su Nature Cities, ed ha avuto la cover dell’issue dedicata (sezione highlights).

Il gruppo di JICS sta continuando le ricerche su questo modello urbanistico per capirne le implicazioni in tema di sostenibilità, mobilità e tessuto socioeconomico. 

Fitness ed economia urbana.

JICS applica il framework Fitness and Complexity per valutare accessibilità e mobilità nei diversi quartieri urbani. Questo approccio, inizialmente sviluppato per misurare la competitività economica dei Paesi attraverso la complessità dei prodotti esportati, viene adattato al caso di città, aree metropolitane estese o regioni e produzione di brevetti, usata come proxy dell’innovazione. Un ulteriore approccio serve per analizzare il “fitness landscape” dell’accessibilità ai servizi nelle città. Il metodo prevede la suddivisione della città in settori e la connessione di ciascun settore con i vari punti di interesse (POI) presenti al suo interno. L’obiettivo è confrontare i risultati di questa metodologia con altri indicatori urbani, come la mobilità, l’accessibilità e il valore immobiliare, al fine di creare uno strumento più efficace per quantificare le disuguaglianze e i fenomeni di segregazione urbana.

Progetto Smart-city

CREF e Sony CSL, in collaborazione con Sony Semiconductor Solutions (SSS) e Sapienza università di Roma, stanno portando avanti un progetto innovativo basato sulle più avanzate tecnologie di computer vision applicate al contesto urbano. Il progetto pilota sfrutta il nuovo sensore intelligente Sony IMX500 per raccogliere e analizzare dati in tempo reale. Tra le attività principali, realizzate in sinergia con enti pubblici e partner privati, troviamo:

• Analisi e previsione dei flussi di traffico e pedonali nella città, mantenendo by design la privacy dei cittadini;

• Analisi della sicurezza stradale agli incroci, considerando parametri come il numero e la velocità dei veicoli, nonché le interazioni tra utenti vulnerabili (pedoni, ciclisti) e mezzi pesanti, con le naturali implicazioni per la prevenzione degli incidenti e il miglioramento della sicurezza urbana.

L’Ecosistema dell’Informazione (Infosfera)

Comprendere e contrastare le distorsioni nell’ecosistema informativo.

Il progetto JICS si propone di studiare le dinamiche dell’ecosistema dell’informazione per comprendere e contrastare la diffusione della disinformazione, il rafforzamento della polarizzazione e il deterioramento del dibattito pubblico.

Tali distorsioni sono il risultato dell’azione di bias che influenzano sia la produzione che il consumo di 

informazione. Da un lato, l’agenda setting porta i media a selezionare determinati temi e dare risalto a determinate prospettive, plasmando così la percezione pubblica delle priorità sociali. Tuttavia, quando l’offerta informativa si irrigidisce su posizioni predefinite senza rispondere alla reale domanda di informazione, si crea uno spazio che la disinformazione può sfruttare per diffondersi più facilmente. 

Dall’altro, il confirmation bias spinge gli utenti a consumare e condividere informazioni che confermano le proprie convinzioni preesistenti, riducendo l’esposizione a prospettive alternative e contribuendo alla frammentazione del dibattito pubblico. Questi meccanismi vengono ulteriormente amplificati dai sistemi di raccomandazione che, ottimizzando la visibilità dei contenuti sulla base delle interazioni passate degli utenti, tendono a favorire la ripetizione di schemi informativi preesistenti, limitando la diversità delle fonti e restringendo la pluralità dell’informazione disponibile. 

Il nostro obiettivo è sviluppare modelli in grado di anticipare i rischi legati a queste distorsioni e valutare i benefici di strategie che favoriscano un’informazione pluralista e il dialogo tra posizioni diverse, mitigando la tossicità del dibattito senza compromettere la libertà di espressione.

Soluzioni per un’informazione più equa, trasparente e inclusiva.

Modifiche, anche minime, agli algoritmi dei sistemi di raccomandazione possono alterare il flusso delle informazioni e influenzare significativamente il dibattito, non solo all’interno delle piattaforme social ma anche nell’informazione tradizionale. Studiamo strategie per migliorare la trasparenza e l’equità di questi sistemi, sviluppando metriche capaci di misurare e aumentare la diversità informativa, superando i limiti delle attuali metriche basate esclusivamente su popolarità e coinvolgimento. Analizziamo inoltre i costi della polarizzazione, che non si manifestano solo nella frammentazione del dibattito, ma anche nella degradazione della qualità della comunicazione stessa: la riduzione della complessità linguistica e la rigidità delle comunità digitali limitano la capacità di costruire narrazioni articolate e di favorire il confronto tra prospettive diverse. Per questo, esploriamo soluzioni che possano incentivare la diversità nell’esposizione ai contenuti e stimolare interazioni più costruttive tra utenti con opinioni differenti, contribuendo a rendere il dibattito pubblico più inclusivo e aperto. 

L’obiettivo finale della nostra ricerca è quello di tradurre queste analisi in azioni concrete, proponendo strumenti e strategie per piattaforme digitali, policy maker e giornalismo, con l’intento di migliorare l’accesso a informazioni di qualità, ridurre gli effetti negativi delle camere dell’eco e promuovere un ambiente informativo che rafforzi la democrazia anziché minarla.

AI e Machine Learning per l’innovazione (Creatività Aumentata)

AI non stazionaria. L’apprendimento automatico moderno si basa sull’ipotesi di stazionarietà, ossia che i parametri delle distribuzioni associate ai dati di addestramento rimangano invariati nel tempo. Sebbene sia evidente che la stazionarietà si verifica raramente nella vita reale, ciò è particolarmente vero per i processi creativi, per i quali le novità rappresentano un ingrediente cruciale che può portare a radicali cambiamenti di paradigma nel sistema di riferimento. Anche i sistemi di IA più recenti e di maggior successo, come ChatGPT, non prevedono la gestione delle dinamiche di innovazione. JICS svilupperà ulteriormente un nuovo metodo, chiamato Dreaming Learning, originariamente sviluppato da Sony-CSL, per incorporare efficacemente le novità spazio-temporali nei sistemi di IA. Il JICS intende approfondire ed espandere questa tecnica attraverso una più profonda comprensione teorica dei sistemi di IA non in equilibrio e applicare questa metodologia a problemi del mondo reale.

Movimento e Innovazione con AI. Il movimento è un mezzo di espressione, ma anche una manifestazione complessa che combina dinamiche fisiche, emozionali e culturali. Che cosa significa interpretare o creare attraverso il movimento? È possibile che una macchina colga questa complessità e contribuisca a espanderne i confini creativi? Queste domande non sono puramente teoriche, ma si intrecciano con le sfide pratiche legate alla progettazione di sistemi di intelligenza artificiale capaci di interagire con la dimensione espressiva e funzionale del movimento umano. In questo contesto, l’iniziativa JICS si dedica all’esplorazione del movimento come linguaggio universale e mezzo di connessione tra naturale e artificiale. JICS mira allo lo sviluppo di un Large Movement Model, un sistema basato su reti neurali progettato per osservare, comprendere e prevedere i movimenti umani. Il focus iniziale è sulla danza, un’arte performativa che rappresenta una forma particolarmente ricca e complessa di movimento umano, intrecciando ritmo, espressione e creatività. Partendo dalla danza, il modello utilizza la tecnica innovativa del “Dreaming Learning”, sviluppato da Sony CSL – Rome, che consente al sistema di generare movimenti originali, favorendo una collaborazione creativa tra danzatori, coreografi e tecnologia. La danza, in questo senso, diventa non solo un banco di prova ideale, ma anche una fonte di ispirazione per esplorare le potenzialità espressive e trasformative del movimento in senso più ampio. Le applicazioni di questo modello si estendono ben oltre la danza: dalla riabilitazione fisica, dove l’intelligenza artificiale può aiutare a progettare esercizi personalizzati, al coaching sportivo, fino alla valorizzazione delle arti performative e alla conservazione del patrimonio culturale legato al movimento umano. JICS punta a sviluppare un framework generale per il miglioramento della qualità del movimento, rendendolo accessibile a professionisti di diversi ambiti e promuovendo un dialogo innovativo tra tecnologia e capacità umane

ACCADEMIA

Sapienza Univ. of Rome, Physics Dept. (Città sostenibili e Infosfera]

University of Roma 2 “Tor Vergata” (Città sostenibili e Infosfera]

University of Rome 3, Physics and Architecture (Città sostenibili]

 University of Venice Ca’ Foscari (Città sostenibili]

IMT Lucca (Città sostenibili e Infosfera]

 LUISS Business school and research centres (Creatività aumentata]

Complexity Science Hub Vienna CSHV (Sustainable Cities and Infosphere]

 King’s College London (Città sostenibili e Creatività aumentata]

 Univ. of Melbourne (Città sostenibili]

ISTITUZIONI

Camera di Commercio di Roma (https://www.rm.camcom.it/) Città sostenibili]

Città Metropolitana di Roma Capitale (Città sostenibili]

AGCOM (Infosfera]

SETTORE PRIVATO

Sony CSL Paris, Sony CSL Tokyo, Sony CSL Kyoto

Sony Semiconductor Solutions SSS, the small team of applied AI put together by SSS
at CREF, though originally not foreseen by the Joint Initiative, is serving the purpose of completing the pipeline from pure research to applications in the area of Sustainable Cities”. (Città sostenibili]

 VOLOCOM( Infosfera]

 ILAB (Creatività aumentata + Città sostenibili]

ALTRI SETTORI

Aterballetto (https://www.aterballetto.it/) (Creatività aumentata]
MAXXI, Museum of the XXI century (Creatività aumentata] 

Fernando Cobelo Artist) (Creatività aumentata]

Direttori dei Progetti

 CREF Luciano Pietronero
Sony CSL Vittorio Loreto

Project managers

CREF Andrea Gabrielli, Fabio Saracco, Andrea Tacchella
Sony CSL Matteo Bruno, Alessandro Londei, Pietro Gravino

Ricercatori CREF

Angelica Sbardella 

Ricercatori SONY

Emanuele Brugnoli, Ruggiero Lo Sardo, Hygor Piaget Melo (Sony CSL Roma), Giulio Prevedello (CSL Paris), Martina Galletti (CSL Paris and Sapienza), Remi Van Trijp (CSL Paris) 

Dottorandi

Lorenzo Biferale GSSI, Giordano De Marzo (Sapienza), Francesco Marzolla (Sapienza), Giovanni Palermo (Sapienza), Lavinia Rossi-Mori (Roma Tor Vergata), Matteo Straccamore (Sapienza)

Ricercatori esterni

Sapienza: Bruno Campanelli
IMT Lucca: Tiziano Squartini
Univ. Roma Tor Vergata Giulio Cimini

10. Straccamore, M. Bruno, B. Monechi and V. Loreto, Urban Economic Fitness and Complexity from Patent Data, Scientific Reports, 13: 3655 (2023) https://www.nature.com/articles/s41598-023-30649-1
    D. R. Lo Sardo, P. Gravino, C. Cuskley, V. Loreto, Exploitation and exploration in text evolution. Quantifying planning and translation flows during writing, PLoS ONE, 18(3):e0283628 (2023) https://doi.org/10.1371/journal.pone.0283628
    Daniotti, S., Monechi, B. & Ubaldi, E. A maximum entropy approach for the modelling of car-sharing parking dynamics. Nature Scientific Reports 13, 2993 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-30134-9
    Emanuele Brugnoli, Martina Galletti, Ruggiero Lo Sardo, Giulio Prevedello, Milena Di Canio & Pietro Gravino, “Decoding political social media posts”, Nature Italy 17 February 2023. [https://www.nature.com/articles/d43978023000267 “Decoding political social media posts.pdf”, italian version: https://www.nature.com/articles/d43978023000276 “Decodificare la comunicazione politica sui social media.pdf”]
      P. Gravino, G. Prevedello, M. Galletti & V. Loreto, The supply and demand of news during COVID-19 and assessment of questionable sources production, Nat. Hum. Behav, 6,1069–1078 (2022). https://www.nature.com/articles/s41562-022-01353-3
     W. Schueller, J. Wachs, V.D.P. Servedio, Stefan Thurner & V. Loreto, Evolving collaboration,
    dependencies, and use in the Rust Open Source Software ecosystem, Scientific Data, 9:703 (2022).
    https://doi.org/10.1038/s41597-022-01819-z
     N. Reisz , V.D.P. Servedio, V. Loreto, W. Schueller, M.R. Ferreira and S. Thurner, Loss of sustainability in scientific work, New Journal of Physics, 24: 053041 (2022). https://doi.org/10.1088/1367-2630/ac6ca1
    B. Monechi, E. Ubaldi, P. Gravino, I. Chabay & V. Loreto, Finding successful strategies
    in a complex urban sustainability game, Scientific Reports, 11:15765 (2021). https://doi.org/10.1038/s41598-021-95199-w
11. Ubaldi, R. Burioni, V. Loreto & F. Tria, Emergence and evolution of social networks through exploration of the Adjacent Possible space, Communication Physics, 4:28 (2021). https://doi.org/10.1038/s42005-021-00527-1
    E. Ubaldi, B. Monechi, C. Chiappetta and V. Loreto, Heterogeneity and segregation of mobility patterns, in Handbook on Entropy, Complexity and Spatial Dynamics, Edited by Aura Reggiani, Laurie
    A. Schintler, Daniel Czamanski, and Roberto Patuelli (2021). https://doi.org/10.4337/9781839100598

G. Di Bona, E. Ubaldi, I. Iacopini, B. Monechi, V. Latora, V. Loreto, Socially-enhanced discovery processes, under review in Nature Communications (2023).
E. Brugnoli, R. Simone, M. Delmastro, Combining NLP techniques and statistical modeling to analyze gender gaps in the mediated personalization of politics, Under review to Social Science Computer Review (2022).
 E. Brugnoli, M. Delmastro, Dynamics of (mis)information flow and engaging power of narratives, under review to PLoS ONE (2022), https://arxiv.org/abs/2207.12264
A. Galeazzi, A. Peruzzi, E. Brugnoli, M. Delmastro, F. Zollo,Unveiling the Hidden Agenda: Biases in News Reporting and Consumption, under review to PNAS (2022), https://arxiv.org/abs/2301.05961

EUSTARTS Repairing the present (luglio 2021-dicembre 2022, 2 artisti in residenza in collaborazione con il museo MAXXI Creatività Aumentata] EUSTARTS AIR (febbraio 2023, ottobre 2024, 2 artisti in residenza Creatività Aumentata]
EUVALAWAI, Value-Aware AI (ottobre 2022-settembre 2026, 1 post-doc per 2 anni che lavorerà nella linea di ricerca Infosfera Infosfera]
FRSCIENTIA (luglio 2022-giugno 2025, progetto finanziato dall’ANR francese sull’impatto dell’IA in tutte le altre discipline. 1 post-doc per 2 anni nell’ambito del JICS Creatività Aumentata]