Prima di affidare una decisione a un algoritmo, bisogna sapere come si comporterà. Con ARENA, la piattaforma sviluppata dai nostri ricercatori nel progetto europeo TUPLES, abbiamo reso questa verifica oggettiva e ripetibile, a partire da una sfida di pianificazione reale proposta da Airbus. Nel whitepaper trovi metodo e risultati.
La ricerca come fondamento di un’AI affidabile
Un algoritmo crea valore solo se è trasparente e verificabile. Nelle organizzazioni complesse, inserirne uno nuovo nei processi chiave senza averne misurato prima la stabilità è un rischio che nessun decision maker può permettersi.
Per questo in Optit consideriamo la ricerca e sviluppo il motore della Decision Intelligence, e non un esercizio accademico. Da qui nasce la nostra partecipazione a TUPLES, il progetto europeo dedicato alla Trustworthy AI. L’obiettivo è definire metodi per testare le prestazioni di un algoritmo prima che arrivi sul campo, così chi decide mantiene il pieno controllo sulle proprie operazioni.
Dalla teoria alla pratica: ARENA alla prova con Airbus
La nostra ricerca diventa sempre uno strumento operativo. ARENA è una piattaforma proprietaria, progettata dai nostri ricercatori per chi sviluppa modelli matematici e ha bisogno di validarli in modo rigoroso.
Nel progetto TUPLES, ARENA è stata l’infrastruttura centrale della competizione costruita su un caso d’uso reale di Airbus. La sfida riguardava la gestione e lo stoccaggio dei componenti aeronautici trasportati dal Beluga XL: un problema di pianificazione complesso, in cui efficienza, scalabilità e spiegabilità delle soluzioni contano allo stesso modo. Su ARENA, approcci diversi, dalla Ricerca Operativa al Machine Learning, sono stati confrontati con criteri comuni e misurabili.
Il risultato è un metodo di validazione oggettivo e standardizzato. È così che trasformiamo la complessità scientifica in soluzioni industriali.
Un metodo per validare i modelli e governare la complessità
La competizione dimostra che il nostro approccio funziona su problemi industriali reali. Con ARENA affianchiamo aziende, partner e centri di ricerca che vogliono organizzare competizioni algoritmiche interne o valutare più rapidamente nuove soluzioni di ottimizzazione, dal Machine Learning alla Ricerca Operativa.
Il principio è sempre lo stesso: prima il metodo, poi l’implementazione. Perché una decisione affidabile parte da un modello di cui conosci in anticipo il comportamento.
Nel whitepaper disponibile a questo link trovi metodo e risultati della competizione.
Vuoi sapere come si comporteranno i tuoi modelli decisionali prima di adottarli? Scrivici: costruiamo insieme il percorso di validazione giusto per la tua azienda.
