Da quale esigenza è nato il Dipartimento di ricerca e innovazione di SIDEIUS nel 2021?
Nel 2015 sono entrato in TEC Eurolab per svolgere la mia tesi di laurea in tomografia industriale, dedicata alla ricerca di soluzioni per applicazioni avanzate di simulazione FEM a partire da volumi tomografici. La mia propensione alla ricerca e allo sviluppo di nuove soluzioni ha poi portato l’azienda ad assumermi con il compito di sviluppare metodologie avanzate per l’analisi dei dati tomografici. Con il tempo sono stato coinvolto sempre più frequentemente in attività di ricerca e innovazione. La crescente esigenza di innovazione tecnica all’interno dell’azienda ha progressivamente spostato il mio focus dalle commesse quotidiane di testing dei materiali verso attività più esplorative, non direttamente vincolate all’operatività ordinaria. In una prima fase si trattava quasi di muoversi da “battitori liberi”, individuando nuove tecnologie e possibili applicazioni che potessero generare valore per l’azienda. Da questa evoluzione, nel 2021 è nato il Dipartimento di ricerca e innovazione, strutturato per rispondere alla necessità sempre più concreta di disporre di una funzione dedicata all’innovazione interna. Una delle prime attività organizzate è stata l’applicazione dell’intelligenza artificiale alla tomografia industriale. L’obiettivo era supportare l’operatore che, durante l’esame tomografico, trascorre molte ore davanti allo schermo analizzando le immagini alla ricerca di discontinuità all’interno dei componenti. Abbiamo quindi sviluppato un sistema di intelligenza artificiale capace di effettuare un primo screening delle immagini, lasciando all’operatore il compito di verificare, confermare o correggere il risultato. Una prima versione del software, sviluppata per uno specifico componente, è stata completata con successo. Successivamente abbiamo ottenuto un finanziamento per realizzarne una seconda versione più generalizzata e oggi stiamo sviluppando una soluzione proprietaria, facendo tesoro dell’esperienza maturata nei progetti precedenti. Questo approccio è stato poi esteso progressivamente ad altri progetti, grandi e piccoli. La crescente complessità delle attività ha reso necessario il coinvolgimento di partner esterni e ci ha condotti alle prime esperienze in progetti finanziati attraverso bandi nazionali ed europei. È così che l’esigenza iniziale di innovare l’azienda dall’interno si è naturalmente accompagnata alla costruzione di una rete sempre più ampia di collaborazioni, creando le due direzioni che ancora oggi caratterizzano il Dipartimento.
Il Dipartimento di ricerca e innovazione ha dunque una duplice direzione: trasformare l’azienda dall’interno e, simultaneamente, aprirla a una rete internazionale di collaborazioni.
Infatti. Le due dimensioni sono spesso strettamente connesse. Se l’azienda individua una propria esigenza di innovazione, può trovare un bando che risponde a quella necessità e costruire un partenariato con altre imprese o istituzioni per sviluppare insieme una soluzione.
Queste collaborazioni non hanno necessariamente come obiettivo l’acquisizione di nuovi clienti. Le aziende con cui lavoriamo possono trovarsi in Olanda, in Germania o in altri Paesi e avere già i propri fornitori. Il valore sta piuttosto nella possibilità di affrontare insieme problematiche comuni e costruire qualcosa di nuovo, portando un’innovazione a livello europeo e non soltanto nella singola azienda.
Il network internazionale sembra quindi avere anche una funzione culturale: impedire all’impresa di chiudersi in una dimensione autoreferenziale.
È proprio così. L’Europa si costruisce attraverso questo scambio. Partecipare a un partenariato vuol dire confrontarsi continuamente con realtà diverse e rende difficile qualsiasi forma di autoreferenzialità o di mentalità provinciale.
In un progetto bisogna trovare un equilibrio sul budget, stabilire le priorità, coordinare le attività ed evitare sovrapposizioni tra partner che possiedono competenze simili. Talvolta è necessario mettere da parte una parte delle proprie competenze e offrire al progetto soltanto ciò di cui ha realmente bisogno.
Il timone, in definitiva, appartiene al progetto, non ai singoli partner. Alcuni possono avere un peso maggiore, per esempio l’utilizzatore finale o una grande azienda, ma la logica fondamentale rimane quella della collaborazione.
Un altro nodo strategico della vostra rete è la collaborazione con l’università.
Investiamo molto in questa direzione. Il nostro CEO, Marco Moscatti, fa parte del Consiglio di Amministrazione di Unimore, e questo testimonia l’importanza della collaborazione con il mondo universitario.
Una delle criticità dell’università italiana è proprio la difficoltà, spesso, di comunicare con le imprese. In altri Paesi la collaborazione è molto più intensa; in altri ancora l’università rischia di sviluppare una ricerca separata dalla realtà produttiva. Credo invece che università e impresa debbano incontrarsi proprio sul terreno dell’innovazione. Per questo cerco di sviluppare collaborazioni il più possibile ampie: con Unimore, naturalmente, ma anche con il Politecnico di Torino, dove tengo almeno una lezione all’anno, e con l’Università di Bologna, con la quale abbiamo diverse pubblicazioni scientifiche in corso e collaboriamo su tematiche di ricerca e su attività di testing di processi e prodotti innovativi.
La collaborazione deve essere reciproca: non soltanto l’università deve entrare nell’azienda, ma anche l’azienda deve entrare nella ricerca. L’obiettivo è rimanere sul bordo della frontiera tecnologica e provare, insieme, ad andare oltre.
A questo si aggiunge la possibilità di accogliere studenti per le loro tesi, alcuni dei quali poi rimangono in azienda. Io stesso sono dottorando industriale: è un ulteriore tassello di questa collaborazione.
Da pochi mesi lei è anche responsabile di BlueTensor, la società di intelligenza artificiale recentemente acquisita da SIDEIUS. Come nasce questa esperienza?
Bluetensor nasce innanzitutto da un’esigenza interna. Quando, nel 2018-2019, abbiamo iniziato a lavorare sull’intelligenza artificiale applicata alla tomografia, questa tecnologia era ancora pressoché sconosciuta nelle sue applicazioni industriali. Per questo cercammo una collaborazione con una startup di Trento, BlueTensor, che negli anni successivi è stata acquisita e integrata nel gruppo SIDEIUS, trasferendosi a Modena.
Oggi l’idea alla base di BlueTensor è accogliere le esigenze di automazione dei processi di controllo qualità attraverso strumenti di digitalizzazione e, quando necessario, applicazioni di intelligenza artificiale.
La nostra impostazione è però differente da quella di molte aziende che operano nell’intelligenza artificiale. Normalmente si parte dall’expertise tecnologica e si cerca poi un’applicazione. Noi facciamo il contrario: partiamo dalla conoscenza del caso specifico. Nel controllo qualità di componenti e materiali, TEC Eurolab ha un know-how molto approfondito, con un’esperienza di oltre trentacinque anni. È questo patrimonio di conoscenze che ci permette di costruire uno strumento per il cliente, eventualmente integrato con l’intelligenza artificiale, ma fondato innanzitutto sulla conoscenza dello specifico materiale, componente o processo.
Una curiosità tecnica: l’intelligenza artificiale riesce a riconoscere i difetti meglio dell’uomo?
La tecnologia non sostituisce l’esperienza umana, ma la affianca rendendo il controllo più efficace. È particolarmente efficace nel riconoscimento delle discontinuità più comuni, che individua con maggiore costanza rispetto all’operatore umano. Più complesso è il riconoscimento delle irregolarità rare, che possono presentarsi una volta ogni cento o duecento casi. In queste situazioni l’esperienza dell’operatore rimane fondamentale e integra il risultato dell’intelligenza artificiale. Con l’aumento dei dati disponibili, tuttavia, diminuiscono progressivamente anche gli errori nei casi più complessi.
È essenziale mantenere sempre il principio dell’human on the loop: l’essere umano deve rimanere coinvolto nel processo e avere l’ultima parola. Un algoritmo può sbagliare, se non è adeguatamente addestrato; la tecnologia deve quindi essere posta al servizio della competenza, non sostituirla.
Quindi non offrite semplicemente intelligenza artificiale: mettete l’intelligenza artificiale al servizio di un’esigenza industriale specifica.
Esattamente. Per noi l’intelligenza artificiale è un mezzo, non il fine. Offriamo l’expertise necessaria a comprendere il materiale o il componente del cliente e a individuare come automatizzarne il controllo qualità. E la domanda è destinata a crescere, anche perché è sempre più difficile trovare persone dotate degli skill necessari al controllo qualità. Le aziende devono spesso assumere persone non ancora formate e costruire internamente le loro competenze. Anche in questo campo possiamo intervenire attraverso i percorsi della nostra Academy, Skillantis.
La vera innovazione, quindi, non consiste nell’introdurre una tecnologia perché è nuova, ma nel comprendere un problema industriale e utilizzare la tecnologia più adatta per risolverlo. È questo il principio che lega la ricerca e innovazione, Bluetensor e, più in generale, l’intero modello SIDEIUS.
