TURING completa il suo primo anno e getta le basi per un’IA affidabile al servizio della scienza

L’intelligenza artificiale può aiutare gli scienziati a comprendere fenomeni complessi, dagli eventi meteorologici estremi alla sicurezza dei reattori nucleari. Tuttavia, nelle applicazioni con implicazioni critiche, la sola accuratezza non è sufficiente: l’IA deve essere anche affidabile, rispettare le leggi della fisica e fornire risultati che gli esperti possano comprendere e valutare.

Questa è l’ambizione di TURING (Trustworthy Unified Robust Intelligent Generative Systems), che ha completato il suo primo anno raggiungendo un importante traguardo di ricerca. Lanciato il 1° settembre 2025, TURING è un progetto di ricerca e innovazione della durata di 36 mesi, finanziato dal programma Horizon Europe dell’Unione Europea (Grant Agreement n. 101215032).

Il progetto è coordinato dall’Istituto di Comunicazione e Sistemi Informatici (ICCS) in Grecia, con Konstantinos Tserpes nel ruolo di Coordinatore di progetto. Dušan Jakovetić, della Facoltà di Scienze dell’Università di Novi Sad (Serbia), è invece responsabile del coordinamento scientifico e tecnico.

Rendere l’IA più affidabile per la scienza

Molti processi scientifici e industriali si affidano a sofisticate simulazioni al computer per comprendere il comportamento di sistemi fisici complessi. Tali simulazioni richiedono spesso un’elevata potenza di calcolo, oltre a tempi e risorse notevoli. TURING mira a sviluppare una nuova generazione di modelli di IA capaci di rendere queste analisi più rapide ed efficienti, garantendone al contempo l’affidabilità scientifica.

A differenza degli approcci convenzionali, fondati principalmente su modelli di dati, TURING intende integrare le conoscenze scientifiche e i principi della fisica fin dalla fase di progettazione e utilizzo dei modelli. Il progetto punta a rendere l’IA più robusta, spiegabile e adattabile a contesti diversi, offrendo allo stesso tempo strumenti per valutare l’incertezza delle sue previsioni.

Il cuore dell’iniziativa è il Framework TURING, un’infrastruttura che riunirà modelli avanzati di IA, strumenti per il loro sviluppo e adattamento, e un’interfaccia intuitiva ideata per consentire a scienziati e ingegneri di interagire con la tecnologia. I cinque casi d’uso previsti coprono tre settori chiave: scienza e ingegneria nucleare, fisica delle particelle ad alta energia e meteorologia. L’obiettivo finale è mettere i modelli e gli strumenti principali a disposizione della comunità scientifica.

Il contributo di FBK per un’IA più affidabile ed efficiente

La Fondazione Bruno Kessler (FBK) partecipa a TURING attraverso tre unità di ricerca: SpeechTek e DVL (entrambe parte del Centro Augmented Intelligence) ed E3DA (afferente al Centro Digital Society). Insieme, uniscono competenze in intelligenza artificiale, computer vision, elaborazione audio e sistemi IA ad alta efficienza energetica e computazionale.

FBK guida le attività sui transformer federati e distribuiti all’interno del Work Package 3 e coordina il Work Package 4, dove contribuisce anche all’adattamento dei modelli di base per diverse applicazioni scientifiche. Le sue attività includono lo sviluppo di tecniche per ottimizzare i modelli con volumi di dati ridotti, quantificare l’incertezza delle previsioni, migliorare l’interpretabilità dei risultati e abbattere i costi computazionali.

“Per FBK, TURING rappresenta una straordinaria opportunità per applicare le competenze maturate nella visione artificiale, nell’elaborazione audio e nell’edge AI alle nuove sfide della scienza e dell’ingegneria”, afferma Elisabetta Farella, responsabile dell’unità di ricerca E3DA.

“Uno degli aspetti più stimolanti di questo progetto è la possibilità di esplorare come i metodi di IA concepiti per dati complessi — come la voce e l’audio — possano essere adattati a settori differenti come l’ingegneria nucleare, la fisica delle particelle e la meteorologia. Il nostro obiettivo è sviluppare modelli di IA che siano non solo potenti, ma anche efficienti e capaci di operare con risorse limitate”, spiega Alessio Brutti, responsabile dell’unità di ricerca SpeechTek.

“Combinando le tecniche avanzate di IA con la conoscenza scientifica e i principi fisici, puntiamo a realizzare modelli di base in grado di adattarsi a diversi contesti, garantendo risultati sempre affidabili e interpretabili. È un aspetto cruciale nei settori scientifici, in cui stimare l’incertezza delle previsioni è fondamentale tanto quanto la loro accuratezza”, aggiunge Davide Talon, ricercatore dell’unità di ricerca DVL.

Un traguardo importante nel primo anno: il completamento dell’MS2

Nel corso del primo anno, il consorzio ha gettato le basi scientifiche e tecniche necessarie allo sviluppo del Framework TURING. Il lavoro ha compreso l’analisi dei modelli scientifici esistenti e dei loro limiti, la definizione dei requisiti tecnici e utente per i cinque casi d’uso, e la progettazione dell’architettura iniziale del sistema. Questo traguardo (Milestone 2 – MS2) arricchisce e stabilizza il terreno per la successiva fase di sviluppo, integrazione e valutazione dei modelli.

Progresso scientifico e visibilità internazionale

Il progetto ha già prodotto quattro pubblicazioni su rivista (di cui una congiunta) e nove articoli per conferenze internazionali (di cui uno congiunto). I partner di TURING hanno partecipato a numerosi eventi scientifici e di networking, co-organizzando tre workshop e sessioni speciali nell’ambito della BDVA Data Week 2026, del 9WCSCM 2026 e di WCCM–ECCOMAS 2026. Hanno inoltre preso parte a IEEE ICE 2026 ed EBDVF 2026. TURING ha infine avviato sei sinergie con altri progetti Horizon Europe, favorendo lo scambio scientifico e le collaborazioni future.

Un consorzio attivo in 12 Paesi

TURING riunisce 23 organizzazioni provenienti dal mondo della ricerca, dell’accademia e dell’industria. La partnership unisce competenze internazionali nell’ambito dell’IA e dell’informatica scientifica alle conoscenze specialistiche dei settori applicativi del progetto.

Partner di TURING

Grecia: Institute of Communication and Computer Systems (ICCS); ZELUS IKE; DIINEKES (DIE); Foundation for Research and Technology – Hellas (FORTH); Ypologistiki Michaniki Epomenis Genias IKE (NCOMP).

Germania: AEGIS IT Research GmbH; NEC Laboratories Europe GmbH; Università di Stoccarda (USTUTT).

Italia: Fondazione Bruno Kessler (FBK); Scuola Superiore di Studi Universitari e di Perfezionamento Sant’Anna (SSSA).

Canada: École de technologie supérieure (ÉTS).

India: Indraprastha Institute of Information Technology Delhi (IIIT-Delhi).

Paesi Bassi: NRG PALLAS BV.

Francia: Bull SAS; Météo-France.

Serbia: Università di Novi Sad – Facoltà di Scienze (UNSPMF).

Slovenia: Fakulteta za informacijske študije v Novem mestu (FIS); Rudolfovo Znanstveno in Tehnološko Središče Novo mesto (RDL).

Cipro: IOTAM Internet of Things Applications and Multi Layer Development Ltd (ITML); ML and AI Data Consultants Ltd (MLAI).

Slovacchia: Slovenská technická univerzita v Bratislave (STUBA).

Svizzera: Organizzazione europea per la ricerca nucleare (CERN); Eidgenössische Technische Hochschule Zürich (ETH Zürich).

L’ETH di Zurigo e l’IIIT di Delhi partecipano come partner associati.