Translated, scaleup italiana che sviluppa soluzioni linguistiche basate sull’IA, annuncia il lancio di DVPS sigla che sta per la frase in latino Diversibus Viis Plurima Solvo (Attraverso percorsi diversi, risolvo molteplici problemi), tra i progetti più ambiziosi del programma Horizon Europe, sostenuto da un investimento iniziale di 29 milioni di euro e che coinvolge venti organizzazioni di primo piano di nove Paesi per dare forma alla prossima frontiera dell’intelligenza artificiale.
Basandosi sul successo riscosso dai modelli linguistici di grandi dimensioni, DVPS esplora il futuro dell’IA per mezzo di foundation model multimodali. A differenza dei sistemi attuali, che apprendono a partire da rappresentazioni del mondo tramite testi, immagini e video, questi modelli di nuova generazione sono progettati per acquisire una conoscenza empirica attraverso l’interazione diretta con il mondo fisico. Integrando dati linguistici, visivi e provenienti da sensori, sviluppano una consapevolezza contestuale più profonda, espandendo le capacità umane in domini in cui la fiducia, la precisione e l’adattabilità sono cruciali.
Marco Trombetti, CEO di Translated, commenta in una nota: “I modelli linguistici di grandi dimensioni hanno segnato una svolta, ma stiamo iniziando a intravedere i loro limiti, sia a livello di architettura sia per quanto riguarda il modo in cui apprendono da contenuti statici, sia sono creati dall’uomo e disponibili solo nel mondo digitale. Per evolversi, l’IA deve interagire con il mondo reale in tempo reale. Con DVPS, consentiamo alle macchine di crescere interagendo con la realtà e scambiandosi reciprocamente le conoscenze in modo istantaneo”.
Sebbene i sistemi di intelligenza artificiale attuali eccellano in svariate attività, essi fanno ancora fatica in quelle che richiedono un livello più elevato di comprensione del contesto fisico. Per esempio, nel campo delle lingue, questi modelli non consentono di tradurre in simultanea in ambienti problematici, quali spazi affollati, rumorosi e con più interlocutori. I sistemi tradizionali faticano a identificare chi sta parlando, mentre gli esseri umani individuano facilmente la persona giusta utilizzando segnali visivi e acustici, come la direzione dello sguardo, l’orientamento del viso, il volume della voce e la distanza. I sistemi di traduzione limitati all’audio funzionano male in questi contesti perché mancano di consapevolezza contestuale. DVPS, al contrario, combina input visivi, l’audio spaziale e il direzionamento degli interlocutori per identificare correttamente il parlante e fornire traduzioni più accurate.
Le potenziali applicazioni spaziano in diversi ambiti: nel campo linguistico, consentendo la traduzione in simultanea di un’ampia selezione di lingue, grazie alla comprensione del testo, del parlato, dei gesti e del contesto fisico; nella sanità, favorendo la diagnosi precoce dei rischi cardiovascolari con la creazione di un gemello digitale 3D del cuore generato dai sistemi di diagnostica per immagini; e per l’ambiente, rafforzando la risposta alle calamità attraverso la previsione delle inondazioni basata sui dati satellitari e dei droni, combinati con i segnali di osservazione in tempo reale.
L’iniziativa è guidata da Translated, che coordina la visione e la realizzazione del progetto.
Sébastien Bratierés, director of AI di Translated dice a Startupbusiness: “Il progetto dura quattro anni. Lo stato dell’arte evolve con tale rapidità che abbiamo meccanismi previsti per aggiornare la roadmap del progetto durante questi quattro anni. I primi risultati di ricerca arrivano già nel primo anno. In sostanza i modelli DVPS incrociano informazioni da più fonti e sensori, le ‘modalità’,per ridurre le inesattezze. Per esempio in medicina, incrocia informazioni da referti, storico farmaceutico di un paziente, immagini mediche ottenute in diverse modalità (TAC, RX, risonanza dello stesso organo). Il DVPS piuttosto che essere nutrito da testi e contenuti statici come gli LLM attuali, questi modelli ottengono informazioni da sensori e canali variegati. In DVPS sviluppiamo i fondamentali scientifici, l’engineering e le applicazioni di queste innovazioni. Cioè non ci fermiamo sulla ricerca, invece abbiamo l’ambizione di renderci conto (alla “eat your own dog food”) dell’impatto concreto, sul campo, delle innovazioni IA che apportiamo”.
Il team fondatore di DVPS è composto da 70 tra i migliori scienziati europei nel campo dell’IA, selezionati tra i partner del progetto che comprendono enti di ricerca, organizzazioni specializzate e hi-perfomance computing e sono: Università di Oxford, The Alan Turing Institute, École Polytechnique Fédérale de Lausanne, ETH Zurich, Imperial College London, Fondazione Bruno Kessler, Karlsruhe Institute of Technology, Universitat de Barcelona e Vlaamse Instelling voor Technologisch Onderzoek e poi: Heidelberg University Hospital, Vall d’Hebron Institut de Recerca e Amsterdam University Medical Centers, Deepset, Sistema e MEEO, Lynkeus, Data Valley, Pi School of AI e Cyfronet, centro nazionale polacco per il calcolo ad alte prestazioni per l’addestramento dei modelli.
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