SIMR
Il progetto è rivolto ad introdurre un’innovazione di prodotto e di servizio, caratterizzata da originalità e complessità progettuale. Il prodotto consiste in un sistema gestionale di processo (Workflow Management System) che presenta le caratteristiche uniche: a) di essere specializzato su processi di ripristini ambientale b) di produrre in background e in maniera implicita, grazie a tecnologie di intelligenza artificiali, informazioni esportabili in un sistema di monitoraggio ambientale integrato. Il progetto avrebbe una complessità notevole se il prodotto dovesse essere sviluppato completamente ex novo, ma ha una complessità molto più gestibile tenendo conto delle referenze e delle esperienze dei soggetti proponenti che si manifestano in tutti gli aspetti del progetto, quelli più tradizionali (workflow execution), quelli più innovativi (workflow design, natural language processing) e quelli di maggiore specializzazione applicativa (ambito ambientale). Nel suo risultato il prodotto è unico nel suo genere e presenta funzionalità di grande rilievo sia per l’interesse pubblico (mitigazione del rischio ambientale) sia per lo sviluppo della domanda pubblica (creazione di opportunità di lavoro per le imprese informatiche italiane preposte alla digitalizzazione degli enti locali). Se dal punto di vista dell’interesse pubblico infatti la disponibilità del prodotto sul mercato rende possibile il superamento di alcune problematiche sentite dalle istituzioni (in merito alla problematica del ripristino, necessità di digitalizzazione, necessità di interazione tra gli enti, necessità della condivisione di informazioni aggiornate, bassi costi di riorganizzazione dei processi) dall’altro stimola anche la domanda pubblica verso il commitment di una nuova tipologia di prodotto, con il conseguente ampliamento del mercato e il rafforzamento di tutte le imprese ICT campane, non solo delle proponenti.
La soluzione proposta introduce anche un’innovazione di processo per l’utenza della soluzione sviluppata (enti preposti al ripristino dei siti soggetti a sversamento quali Comuni, altri enti territoriali, società per la gestione di spazi pubblici, strade o aree industriali, etc.). L’innovazione di processo che consiste nella digitalizzazione dello stesso, d’altra parte è a basso impatto riorganizzativo, in quanto l’aspetto di aggiornamento continuo delle informazioni descrittive e sullo stato di lavorazione del sito. La disponibilità di un sistema di formazione continuo e responsive, basato sulle più moderne tecnologie e-learning, consentirà inoltre supporto e aggiornamento all'utente, sia rispetto alle evoluzioni tecnico-operative dei processi implementati, sia rispetto alle evoluzioni della normativa di riferimento e delle best practice dettate dalle agenzie ambientali.
Partendo dalle precedenti considerazioni sullo scenario tecnologico e di mercato, nell’ambito della presente proposta di progetto si disegna preliminarmente una soluzione tecnologica per la digitalizzazione dei processi di piccoli enti, in merito ad obiettivi di monitoraggio e ripristino ambientale dei siti soggetti ad abbandono di rifiuti. La novità tecnologica rispetto ad un Workflow Management System commercialmente disponibile sul mercato consiste da un lato nella definizione di una libreria di modelli di processo specificatamente orientati al dominio applicativo ambientale, dall’altro nella capacità di aggiornare in background un geo-database utilizzabile sia per la visualizzazione su mappa della descrizione e lo stato di lavorazione dei siti, sia per l’esportazione verso il geo-database centralizzato della piattaforma integrata regionale. L’aggiornamento in trasparenza del database è di notevole importanza, in quanto consente un impatto zero in termini di formazione specialistica e carico di lavoro sugli operatori amministrativi degli enti locali. Infatti, grazie alle tecnologie aggiornate di intelligenza artificiale, ed in particolare a quelle di Natural Language Processing (NLP), sarà possibile estrarre informazione strutturata (data record con la descrizione dei siti in termini di superficie, volume, tipologia di rifiuti e sul loro stato di ripristino ambientale) a partire da denunce e verbali scritti in testo libero. Il WMS sarà anche integrato con contenuti online di formazione attraverso l’integrazione con tecnologie proprie dell’e-learning. In particolare, i contenuti riguarderanno sia aspetti meramente operativi di impiego del WMS e delle specifiche librerie di processi ambientali, sia aspetti relativi alle normative applicabili e alle best practice dettate dalle agenzie ambientali.
Si supponga che un comune voglia digitalizzare esposti precedentemente presentati (o che voglia tempestivamente digitalizzare un esposto redatto in testo libero al momento della presentazione). Il workflow proposto in questo scenario è costituito dal caricamento del file nel WMS e nell’esecuzione dell’NLP Engine. L’NLP Engine trova nel testo informazioni di interesse, quali ad esempio l’ubicazione (indirizzo o le coordinate GPS della microdiscarica), la descrizione del contenuto, la descrizione dell’estensione, etc. e le inserisce in un data record. A questo punto l’utente (si pensi ad un impiegato comunale o ad un agente della polizia municipale) può decidere di ricontrollare l’attività effettuata dall’NLP per correggere eventuali errori di estrazione. In ogni caso, il data record estratto può essere inviato ad un’interfaccia utente che consente il confronto con le informazioni già presenti nel database regionale. Alla descrizione dell’ubicazione del sito viene associata una coordinata geografica. L’utente può ispezionare visivamente su mappa (nel Map Viewer) l’intorno della coordinata suggerita e può visualizzare le altre segnalazioni presenti nel geodatabase regionale. Il nuovo esposto può riguardare una nuova ubicazione o essere associata ad una preesistente, attraverso un semplice click. A questo punto vengono aggiornati contemporaneamente sia il database comunale sia quello regionale. D’ora in avanti tutte le informazioni di lavorazione della microdiscarica prodotte dal comune andranno ad aggiornare anche lo stato del database regionale, consentendo l’integrazione dei processi locali di ripristino con quelli regionali di monitoraggio.
Altri workflow che si possono sviluppare riguardano la produzione sintetica di dataset di addestramento o la produzione guidata di esposti, che consente di produrre contestualmente documenti annotati che possono essere utilizzati come base statistica per la lavorazione di quelli in testo libero. Le performance di un NLP Engine sono infatti legate alla quantità e alla varietà del campione statistico di addestramento. Questo ha portato la compagine di progetto ad approfondire workflow sinergici con l’obiettivo dell’addestramento di intelligenze artificiali. Una prima possibilità consiste nel produrre un dataset sintetico (almeno nell’assenza di poter operare su dati veri forniti da una pubblica amministrazione). A tale scopo è stato definito un workflow diretto ai data annotator alle dipendenze di un’azienda di sviluppo di software AI based. Una seconda possibilità consiste nello sfruttare l’annotazione implicita prodotta da un web form strutturato (ad esempio in uso presso la stessa pubblica amministrazione o presso servizi online di assistenza alla compilazione) per produrre un database anonimo di testi annotati.