AI-DAPT permette di ridurre i tempi e i costi legati allo sviluppo di soluzioni IA, aumentando la qualità e la trasparenza dei modelli e facilitando il riutilizzo dei dati e delle funzionalità. L’integrazione in scenari industriali reali favorisce l’accesso a nuovi mercati e la replicabilità delle soluzioni, migliorando la competitività a livello nazionale e internazionale.

Sviluppare un framework AI-Ops intelligente che integri automazione end-to-end e approccio human-in-the-loop per tutto il ciclo di vita dei dati e dei modelli AI.

Realizzare pipeline dati-IA scalabili, osservabili e adattive, in grado di apprendere dal contesto e garantire affidabilità e qualità continue.

Integrare modelli IA guidati dalla scienza con approcci data-driven, creando soluzioni ibride trasparenti e coerenti.

Validare il valore scientifico e pratico del progetto attraverso l’applicazione in quattro settori industriali e l’integrazione in soluzioni AI esistenti.

Maggiore efficienza nello sviluppo e nella gestione delle soluzioni AI, con riduzione del tempo e dei costi operativi.

Maggiore qualità dei modelli grazie all’uso di dati strutturati, spiegabili e privi di bias.

Accesso facilitato a dati rappresentativi e riutilizzabili, grazie a tecniche avanzate di documentazione, annotazione e aumento dei dati.

Ottimizzazione delle risorse tramite la riduzione della duplicazione di attività e la standardizzazione delle pipeline.

Aumento della competitività delle imprese tramite soluzioni AI più affidabili, trasparenti e adattabili.

Creazione di nuovi modelli di business data-centrici e replicabili in più contesti industriali.

Promozione dell’interoperabilità tra sistemi, fonti e spazi dati, favorendo ecosistemi IA integrati.

Rafforzamento della fiducia nelle tecnologie AI attraverso strumenti human-in-the-loop e explainable AI