L’Esercito svizzero e armasuisse: insieme dall’idea al prodotto
Il Centro di competenza per l’intelligenza artificiale e la simulazione (IASI) sviluppa soluzioni innovative per le organizzazioni della sicurezza statale. Di recente, in collaborazione con il Cyber-Defence Campus di armasuisse S+T, ha sviluppato per l’Esercito svizzero uno strumento di intelligenza artificiale denominato NJÖRD. Oggi è possibile completare nell’arco di pochi minuti attività che in passato richiedevano diversi giorni. Ma che cos’è esattamente NJÖRD e come si configura una collaborazione interdipartimentale?
Matthias Sommer, Centro di competenza per l’intelligenza artificiale e la simulazione,
Lucas Ballerstedt, staff, armasuisse Scienza e tecnologia
Nell’ambito di una collaborazione interdipartimentale tra l’Ufficio federale dell’armamento armasuisse e l’Esercito svizzero è nato uno strumento di intelligenza artificiale denominato NJÖRD. È un valido esempio di collaborazione riuscita: dall’idea iniziale, all’analisi dei fabbisogni, fino allo sviluppo di un prototipo e, infine, alla realizzazione del prodotto. Ma di che cosa si tratta? Il settore dell’istruzione operativa dell’Esercito svizzero ha, tra l’altro, il compito di pianificare e svolgere esercitazioni a livello strategico-militare. Tra queste rientrano anche esercitazioni online basate su simulazioni. A tal fine, nel programma vengono eseguiti i cosiddetti scenari, ai quali devono reagire i partecipanti all’esercitazione. Per consentire un ambiente di addestramento il più possibile realistico, questi scenari vengono arricchiti con notizie, le quali sono concepite per influenzare le decisioni dei partecipanti. Ogni esercitazione deve risultare imprevedibile e apparire realistica ed è previsto pertanto che le notizie vengano create manualmente. È un’attività che richiede un impiego considerevole di risorse. Nel progetto NJÖRD è stato analizzato l’impiego dei Large Language Models (LLM) per la creazione di queste notizie.
Un LLM è un modello di intelligenza artificiale (IA) il cui obiettivo è generare e comprendere testi in modo simile a quello umano. La comprensione di un LLM si distingue in modo fondamentale dalla comprensione linguistica umana. L’intelligenza artificiale, infatti, non distingue tra lettere, parole o frasi così come vengono interpretate dagli esseri umani. Un LLM utilizza invece calcoli probabilistici e reti neurali per individuare come i diversi elementi testuali siano combinati tra loro. Utilizzando grandi quantità di testi come materiale di addestramento, è possibile calcolare la probabilità con cui un determinato elemento testuale segue un altro.
Dal fabbisogno al dimostratore
Concretamente, nelle simulazioni, le notizie devono imitare i comunicati delle agenzie di stampa e coprire, a seconda dell’esercitazione, diverse lingue. La generazione di tali notizie richiede un notevole impiego di risorse e può prolungarsi per diversi giorni. È emersa quindi l’esigenza di affidare la creazione di queste notizie a un LLM, ossia a un’applicazione di intelligenza artificiale. armasuisse S+T è stata incaricata di condurre uno studio di fattibilità a questo riguardo. Nello studio è stato utilizzato uno specifico scenario di simulazione composto da 75 eventi differenti. Per 73 di questi eventi è stato necessario generare notizie aggiuntive. Il numero approssimativo di notizie da creare variava a seconda dell’evento, da cinque a trenta.
Le notizie dovevano inoltre essere generate in diverse lingue, tra cui inglese, tedesco, russo, finlandese, svedese, norvegese, estone, lituano, lettone e francese. A fronte di un numero considerevole di messaggi fittizi da produrre, sono stati testati quattro modelli open-source per la generazione di testi. I modelli open-source sono sistemi accessibili pubblicamente, che possono essere ulteriormente sviluppati secondo le esigenze. In questo modo i sistemi hanno potuto essere adattati alle esigenze dell’Esercito svizzero e sviluppati fino a diventare un prototipo. Il prodotto finale concreto consiste in un’applicazione nella quale, tramite un’interfaccia grafica (GUI), i responsabili delle esercitazioni possono generare messaggi prodotti dall’IA con pochi clic. Nell’applicazione appositamente sviluppata, i responsabili delle esercitazioni devono inserire soltanto alcuni elementi chiave e, in pochi secondi, viene generata una notizia fittizia che riprende lo stile dell’agenzia di stampa. Per esempio, inserendo le informazioni: «Perturbazione a livello europeo della rete radar nel traffico aereo civile provoca interruzioni sporadiche anche nella rete radar militare. Rete militare per lo più stabile.», viene prodotto automaticamente un comunicato coerente con questi dati. Ecco la notizia fittizia generata:
«Oggi è stata segnalata un’interruzione imprevista della rete radar militare dell’Esercito svizzero. Secondo fonti informate, si sono verificati guasti di breve durata in diversi centri di controllo regionali, mentre la maggior parte dei sistemi è rimasta stabile. I responsabili indicano problemi tecnici e un possibile sovraccarico delle connessioni di comunicazione come cause principali. Il Dipartimento della difesa ha dichiarato che la rete è in gran parte intatta e che non sussiste alcuna minaccia per la sicurezza nazionale. Il radar del traffico aereo civile continua a subire perturbazioni a livello europeo, ma la rete non influisce sulla situazione militare. Sono in corso ulteriori indagini. Le forze d’intervento stanno lavorando a una risoluzione rapida dei guasti e valutano immediatamente soluzioni a lungo termine».
Dal dimostratore allo sviluppo del prodotto
I risultati dello studio di fattibilità e del dimostratore dell’applicazione si sono rivelati di notevole utilità per l’Esercito svizzero. Oggi è possibile completare, nell’arco di pochi minuti, attività che in passato richiedevano diversi giorni. Questo successo è stato reso possibile grazie alla stretta collaborazione tra l’Esercito svizzero e armasuisse S+T. In una fase successiva, è stata avviata la ricerca di potenziali partner industriali per sviluppare il dimostratore dell’applicazione in un vero e proprio strumento di IA utilizzabile dall’Esercito svizzero. Infatti, un dimostratore serve esclusivamente a indicare lo scopo e l’utilità di uno strumento e non è concepito come uno strumento operativo. L'azienda IBM è stata individuata come partner per questo tipo di collaborazione.
Intervista con Miltiade Athanasiou
Per noi era fondamentale capire come passare da un «vorremmo» a un «possiamo» e infine a un «facciamo».
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Su Miltiade Athanasiou
Miltiade Athanasiou lavora per la Confederazione da oltre quindici anni. Dopo tappe professionali presso il Comando Operazioni dell’Ufficio federale di polizia (fedpol) e nel progetto Comando Ciber, ora presta servizio nel settore dell’istruzione operativa. È stato committente del progetto NJÖRD. Nel suo ruolo, ha rappresentato le esigenze dell’Esercito svizzero ed è stato attivamente impegnato nel progetto e nella collaborazione con armasuisse S+T. Nell’intervista seguente, fa il punto sul progetto.
Caro Miltiade, come sei diventato il committente del progetto per conto dell’esercito?
L’istruzione operativa (istr op) ha diversi compiti. Uno di questi riguarda la pianificazione e l’esecuzione di esercitazioni a livello strategico-militare. In questo contesto, ci è subito apparso chiaro che le nuove tecnologie potevano essere utilizzate per supportare uno dei nostri compiti.
Come avete individuato il bisogno di un modello di IA di questo tipo e da dove nasce?
Il fabbisogno è emerso principalmente da due constatazioni: l’IA ci permette di generare automaticamente un gran numero di comunicati open-source basati su uno specifico scenario. In precedenza, questo lavoro veniva svolto manualmente, ossia ogni comunicato veniva creato singolarmente. Siamo un team piccolo (ma di qualità) e disponiamo di risorse limitate per condurre esercitazioni a livello strategico-militare.
Puoi spiegarci in che modo si è svolta concretamente la collaborazione con armasuisse S+T? Come si sviluppa insieme un’applicazione basata su IA, calibrata sulle vostre esigenze?
Siamo partiti da zero, ma con un’idea abbastanza precisa delle nostre necessità. Per noi, la collaborazione con armasuisse S+T è consistita inizialmente nel comprendere meglio le attuali possibilità offerte dall’IA. Si trattava quindi di beneficiare dell’esperienza di armasuisse S+T. La fase successiva ha previsto la rapida progettazione di un primo dimostratore. Questa fase è stata cruciale, poiché sono state poste le domande fondamentali, in particolare riguardo all’ambito del progetto. Durante tutto il progetto, che non è ancora concluso, per noi è stata di massima importanza la stretta collaborazione con armasuisse S+T.
Qual è il valore aggiunto di questa applicazione basata sull’IA per il tuo team?
Il principale beneficio è il risparmio di tempo nella creazione di comunicati open-source nell’ambito delle esercitazioni. Il risultato è stato molto positivo: ora siamo in grado generare in pochi minuti centinaia di comunicati di alta qualità in francese, tedesco, italiano o inglese, per i quali prima impiegavamo diversi giorni.
Guardando indietro, come valuti la collaborazione con armasuisse S+T?
La collaborazione è stata molto buona, soprattutto con i responsabili di progetto. Ho apprezzato i rapidi tempi di risposta e la semplicità dello scambio orientato ai risultati. Per noi era fondamentale capire come passare da un «vorremmo» a un «possiamo» e infine a un «facciamo». Si trattava quindi di ricercare insieme, contribuire con idee e proporre soluzioni realistiche.
Il progetto si trova ora nella fase di sviluppo. Quali sono le prossime tappe?
I lavori proseguono attualmente con IBM. Parallelamente, il modello di IA sarà sviluppato ulteriormente. Abbiamo quindi stabilito contatti con il Comando Operazioni, che presenta anch’esso esigenze in questo ambito. Per noi è importante che il modello di IA, denominato NJÖRD, e le esperienze maturate durante il suo sviluppo siano accessibili e utili all’intero sistema dell’esercito. Infine, stiamo lavorando anche ad altri progetti nel settore dell’anticipazione e dell’intelligenza artificiale.