Expert.ai e UCIMA lanciano il primo LLM italiano per il manufacturing

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Un traguardo strategico per l'innovazione industriale nazionale e per l'adozione concreta dell'AI nei processi produttivi, realizzato nell'ambito delle risorse del PNRR per conto del Competence Center MADE 4.0 – Ministero delle Imprese e del Made in Italy, in partnership con Cineca.

Expert.ai, leader nell'implementazione di soluzioni enterprise di intelligenza artificiale per creare valore di business, annuncia la disponibilità in versione alpha del primo LLM completamente "made in Italy" progettato specificamente per il settore dei macchinari. Il modello, denominato EVA (Engineering & Value Automation) sviluppato con UCIMA, Unione dei Costruttori Italiani di Macchine Automatiche per il Confezionamento e l'Imballaggio, per conto del Competence Center Made (selezionato dal Ministero delle Imprese e del Made in Italy per l'Industria 4.0), rappresenta un traguardo strategico per l'innovazione industriale nazionale. Promuove l'adozione concreta dell'AI nei processi produttivi grazie alle risorse volte a semplificare la trasformazione digitale delle PMI, garantendo maggior efficienza e sostenibilità.

Una conoscenza certificata, costruita dall'industria per l'industria

Un patrimonio di dati e informazioni complesse messe a disposizione da oltre 20 aziende del settore manifatturiero: è questa la base di conoscenza utilizzata da Expert.ai per addestrare il modello EVA di UCIMA. Organizzazioni specializzate nella produzione di macchinari hanno contribuito in modo diretto e strutturato allo sviluppo di una piattaforma di AI realmente utile per l'industria, capace di rispondere alle esigenze operative, decisionali e di governance del settore, condividendo documentazione tecnica, best practice, processi e competenze specialistiche.

EVA opera su dati affidabili, coerenti e validati dall'industria stessa, superando uno dei limiti più critici dei modelli generalisti, ovvero la mancanza di contesto e specializzazione verticale. È stato inoltre testato direttamente sul campo, con l'obiettivo di catturare non solo le informazioni, ma anche il know-how operativo che caratterizza il manufacturing, un patrimonio intellettuale stratificato in decenni di esperienza, spesso non formalizzato e quindi tradizionalmente difficile da trasferire o codificare nei sistemi di AI.

AI pronta per l'uso e sovranità tecnologica

L'LLM EVA è già disponibile in versione alpha, pronto per essere utilizzato in scenari applicativi concreti. Nei prossimi due mesi proseguiranno i test e le ottimizzazioni, con l'obiettivo di arrivare a una versione completamente ottimizzata potendo contare su potenza di calcolo, infrastruttura ed esperienza nella gestione di sistemi complessi e ad alta intensità computazionale di uno dei principali centri di supercalcolo in Europa: Cineca. La collaborazione strategica con Cineca garantisce scalabilità, affidabilità e sovranità tecnologica, elementi chiave per un'AI industriale di nuova generazione.

"Non sono più un mistero le potenzialità che l'intelligenza artificiale può esprimere nel manufacturing. La differenza sta nel modo in cui la tecnologia viene progettata", ha dichiarato il CEO di Expert.ai Dario Pardi. "Noi siamo partiti dalla realtà industriale e dalle persone che ogni giorno lavorano nei processi produttivi. E abbiamo dimostrato che è possibile costruire un'AI italiana, specializzata e davvero utile, uscendo dall'idea di tecnologia fine a sé stessa per valorizzare il know-how, aumentare la competitività delle imprese e accompagnare un'evoluzione sostenibile del settore manifatturiero."

RAG, governance ed efficienza

Per favorire l'uso dell'LLM EVA e accelerare l'adozione dell'AI in use case reali, UCIMA mette a disposizione dei propri associati un sistema di Retrieval-Augmented Generation (RAG). Sviluppato da Expert.ai per semplificare l'interrogazione del patrimonio informativo, il sistema si basa sulla capacità di comprendere ed elaborare il linguaggio naturale. Gli utenti possono interagire ponendo qualsiasi domanda, ad esempio per accedere alla manualistica dei macchinari, e ottenere risposte puntuali, mantenendo tracciabilità e pieno controllo delle informazioni così come accuratezza e aggiornabilità delle risposte.