{"id":8867,"date":"2024-02-14T11:00:12","date_gmt":"2024-02-14T10:00:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.industryisin.bz.it\/?p=8867"},"modified":"2024-02-13T10:03:46","modified_gmt":"2024-02-13T09:03:46","slug":"il-cervello-informatico-che-apre-le-porte-del-bundestag-a-tutti","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.industryisin.bz.it\/de\/il-cervello-informatico-che-apre-le-porte-del-bundestag-a-tutti\/","title":{"rendered":"Il cervello informatico che apre le porte del Bundestag a tutti"},"content":{"rendered":"

Insegnare all’intelligenza artificiale a capire una lingua – in questo caso il tedesco – e a trasformarla in sottotitoli per rendere il dibattito al Bundestag<\/span><\/a>, il Parlamento tedesco, comprensibile a tutti. Detta cos\u00ec sembra semplice. Ma dietro la realizzazione di un software basato sullo studio delle reti neurali e della sua trasformazione in un sistema fruibile e affidabile c’\u00e8 tanto lavoro e tanta ricerca. Due elementi che non mancano di certo alla Keep In Mind<\/span><\/a> di Bolzano Sud. Nella sede di via Buozzi il Ceo Andreas Unterhuber<\/span><\/a> e Daniel Morandini<\/span><\/a>, ingegnere informatico a capo del settore Ricerca&Sviluppo dell’impresa spiegano come una realt\u00e0 di dimensioni ridotte ha potuto sbaragliare la concorrenza di competitors mondiali in un campo come quello dell’intelligenza artificiale applicata al riconoscimento vocale.<\/p>\n

Come \u00e8 nata l’idea di sviluppare un software per il riconoscimento vocale?<\/strong><\/h2>\n

Un nostro cliente che si occupa di trasmissione in streaming di eventi doveva partecipare alla gara per trasmettere le sedute del Bundestag, il Parlamento tedesco. Ed era necessario garantire anche la trascrizione dei dibattiti attraverso sottotitoli, in modo tale che anche i non udenti potessero seguire la seduta. Ma ovviamente il servizio \u00e8 utile anche per tutti coloro che seguono le trasmissioni da Pc o telefonino.<\/p>\n

Quale tecnologia avete usato per il software?<\/b><\/h2>\n

In primis, l’audio viene trascritto in testo usando le tecniche pi\u00f9 rapide ed accurate sul mercato. Essendo generiche, seppur di alta qualit\u00e0, producono del testo non privo di errori ed inaccuratezze. Abbiamo quindi iniziato a cercare delle soluzioni al problema. <\/span>Lo spunto \u00e8 scaturito 6 anni fa circa, dopo che Google Brain aveva pubblicato un documento di ricerca sulle reti neurali artificiali applicate alla traduzione, dal titolo Attention is all you Need. A sorpresa dei ricercatori stessi, l\u2019architettura delle rete neurale proposta si \u00e8 rivelata molto versatile: \u00e8 infatti diventato possible sfruttare una rete neurale di base che per esempio riesce a \u201ccomprendere\u201d il linguaggio naturale (i cosiddetti \u201cfoundation models\u201d o \u201cmodelli di base\u201d) ed estenderla verso una funzionalit\u00e0 specifica.<\/span><\/p>\n

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Alla Keep in Mind l’applicazione dell’intelligenza artificiale al riconoscimento vocale \u00e8 realt\u00e0 da tanti anni<\/p><\/div>\n

E poi?<\/span><\/b><\/h2>\n

Sono stati pubblicati successivamente, per utilizzo pubblico, dei modelli di base per la lingua tedesca che noi abbiamo potuto sfruttare come base per il nostro modello. Senza di essi, non sarebbe possible per piccole imprese creare tecnologie all\u2019 avanguardia, a causa degli enormi costi legati all\u2019 allenamento di reti neurali di queste dimensioni. E cos\u00ec dal 2019 in poi abbiamo dato inizio al progetto. L’architettura del software che usiamo \u00e8 di fatto simile a quella che usa OpenAi per ChatGpt: una base che comprende la lingua e da un significato numerico semantico ad ogni parola, ed una estensione che suggerisce delle correzioni da applicare. Ma per fare la differenza tra successo e fallimento in un tale progetto manca ancora un ingrediente.<\/s><\/span><\/p>\n

Quale?<\/b><\/h2>\n

La qualit\u00e0 e quantit\u00e0 della base di dati che viene utilizzata per insegnare alla rete neurale artificiale, una sorta di cervello informatico capace di apprendere, a migliorare e ad acquisire competenze. Noi avevamo gi\u00e0 tutta una serie di dati e di esperienze basate sulle trascrizioni dei dibattiti al Bundestag. E questo ci ha consentito di allenare – per cos\u00ec dire – la rete neurale artificiale e di renderla sempre pi\u00f9 brava a trasformare il tedesco standard, non privo di errori, riconosciuto in automatico durante la trascrizione dell\u2019 audio originale, alla lingua tedesca usata nel Parlamento. Questo tipo di terminologia infatti \u00e8 propria di quel contesto: si tratta di un tedesco burocratico che ha vocaboli specifici e costruzioni sintattiche e grammaticali particolari. Ma grazie a milioni di frasi in archivio e a decine di ore di training siamo riusciti nel nostro intento.<\/span><\/p>\n

E che risultato avete ottenuto?<\/b><\/h2>\n

Abbiamo potuto ottenere un software che riconosce quanto viene detto lo trascrive e, nel caso di dubbi, propone una serie di suggerimenti. Indica la parola che secondo lui non c’entra e andrebbe sostituita, propone alternative per i vocaboli, la grammatica e la sintassi. Gli editor, cio\u00e8 gli addetti alla supervisione dei sottotitoli, hanno circa 30 secondi di tempo per poter correggere e poi rilasciare il testo. Che a quel punto viene associato alle immagini della seduta del Bundestag, trasmessa con un minuto di differita sulla diretta, in modo che i sottotitoli siano precisi. La richiesta del committente in questo caso \u00e8 spostata pi\u00f9 sulla precisione del testo che sulla velocit\u00e0 della trascrizione. Essa infatti, grazie alla sua qualit\u00e0, viene poi tradotta in oltre 20 lingue.<\/span><\/p>\n

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Un esempio della trascrizione in tempo reale dei dibattiti al Bundestag<\/p><\/div>\n

Voi competete nel settore con gruppi molto pi\u00f9 grandi e forti. Come riuscite a batterli?<\/b><\/h2>\n
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Andreas Unterhuber e, a destra, Daniel Morandini<\/p><\/div>\n

Il segreto nel nostro caso riguarda le nostre dimensioni. Siamo meno grandi, ma proprio per questo siamo pi\u00f9 rapidi nell’adattarci ai cambiamenti tecnologici e informatici. Siamo pi\u00f9 agili nel rapporto con il cliente. Riusciamo a seguirlo in modo sartoriale, monitorando le richieste e gli effetti delle modifiche al software che proponiamo. Inoltre, garantiamo anche una interfaccia di utilizzo molto friendly grazie al fatto che sia la programmazione sia la realizzazione della User Interface viene gestita da risorse interne.<\/p>\n

Quale \u00e8 stata la seduta del Bundestag che vi ha dato maggior lavoro?<\/b><\/h2>\n

Diciamo che quella pi\u00f9 seguita \u00e8 stata due anni fa circa, quando il Parlamento tedesco si \u00e8 riunito per discutere dell’atteggiamento da tenere nei confronti della Guerra in Ucraina che era scoppiata da poco. Al di fuori del Bundestag, la giornata pi\u00f9 particolare \u00e8 stata quella in cui abbiamo fornito la nostra tecnica per la trasmissione in streaming del funerale del fratello di Papa Ratzinger. A seguirla a distanza sui loro schermi erano due Papi, Benedetto XVI, appunto, e Francesco. Un caso pi\u00f9 unico che raro.<\/p>\n

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La sede del Bundestag a Berlino<\/p><\/div>\n

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