La start-up Reshape Systems sviluppa uno strumento di intelligenza artificiale destinato all’analisi dei rischi, in particolare nei settori dell’aeronautica e del nucleare. La spiegazione del CEO e cofondatore Andrea Apollonio.
L’azienda Reshape Systems punta a rendere più efficiente e affidabile l’identificazione dei rischi in settori di punta come l’aeronautica, il nucleare e le macchine industriali. A questo scopo, l’azienda ha sviluppato un copilota IA in grado di analizzare ogni componente sin dalla fase di progettazione, con l’obiettivo di ridurre i rischi potenziali e l’impatto sui costi e sulla commercializzazione dei prodotti. Un approccio innovativo che ha permesso alla start-up di vincere il gran premio dell’edizione 2025 di Tech4Trust, un acceleratore svizzero dedicato alle start-up attive nell’ambito della fiducia digitale. Secondo la società Kings Research, questo mercato dovrebbe raggiungere un valore di circa 1.200 miliardi di dollari entro il 2031.
Come è nata Reshape Systems?
Andrea Apollonio: Il cofondatore della start-up, Thomas Cartier-Michaud, ed io abbiamo lavorato a lungo sui sistemi critici per la sicurezza degli acceleratori di particelle del CERN, l’Organizzazione europea per la ricerca nucleare di Ginevra. Questo ambiente unico e affascinante ha evidenziato chiaramente la difficoltà di condurre un’analisi dei rischi su sistemi molto complessi. Non si tratta di una sfida esclusiva degli acceleratori di particelle: la ritroviamo anche nelle automobili, negli smartphone o nei droni. Nell’industria, le pressioni per ridurre i cicli di sviluppo e accelerare l’immissione sul mercato complica ulteriormente il compito.
In cosa consiste concretamente il vostro "copilota di analisi dei rischi"?
Apollonio: Si tratta di uno strumento che consente di prevenire i rischi sin dalla fase di progettazione. Spesso, le analisi dei rischi hanno luogo in una fase avanzata del ciclo di sviluppo, quando risolvere un problema costa dieci volte di più di quanto sarebbe costato intervenendo in una fase precedente. Idealmente, il nostro copilota interviene già nella progettazione iniziale: comincia elaborando automaticamente una grande quantità di documenti tecnici (testi, schemi, disegni tecnici), poi scompone il sistema in sottosistemi, identifica i componenti, i rischi e le misure di mitigazione.
A ogni fase, l’utente convalida le proposte. È un processo collaborativo, in cui l’IA opera in piena trasparenza: esponiamo il suo ragionamento, attribuiamo livelli di affidabilità alle valutazioni e permettiamo agli ingegneri di integrare le proprie conoscenze. Il nostro approccio si basa su un’IA in grado di assistere efficacemente gli esperti. Nel nostro progetto pilota condotto al CERN, siamo riusciti a quantificare una riduzione dei costi di progettazione superiore all’80%, migliorando al contempo la gestione delle conoscenze a lungo termine per gli esperti coinvolti grazie alla centralizzazione delle informazioni sui rischi nei modelli di IA.
In che modo l’IA cambia l’approccio all’analisi dei rischi?
Apollonio: L’analisi tradizionale consiste nell’identificare manualmente le potenziali criticità di un sistema a partire dalla documentazione tecnica. L’IA generativa rappresenta quindi un eccezionale strumento per elaborare dati multimodali e generare analisi avanzate. Inoltre, il nostro strumento genera risultati di IA “spiegabili”, garantendo che siano comprensibili e verificabili. L’IA generativa consente di eseguire numerosi compiti complessi ma, per fornire risultati affidabili, deve essere rigorosamente supervisionata. Per questo abbiamo sviluppato un insieme di strumenti per monitorarne il funzionamento e rafforzare la fiducia nelle sue conclusioni.
Quali sono le principali sfide tecniche?
Apollonio: La prima consiste nel rendere l’IA generativa riproducibile e affidabile. Successivamente, occorre convincere un settore storicamente conservatore: i metodi di analisi dei rischi impiegati oggi sono pressoché identici a quelli delle prime missioni spaziali. La nostra sfida è dunque quella di introdurre l’IA in questi ambienti critici senza comprometterne gli standard esistenti, ma anzi rafforzandoli.
Quali settori puntate a servire principalmente?
Apollonio: Il nostro approccio è, per così dire, "agnostico", poiché automatizziamo una metodologia piuttosto che un ambito tecnico specifico. I nostri primi utenti operano nel settore nucleare e della grande industria, ma lavoriamo anche su progetti legati alle macchine industriali e ai droni in Svizzera. Inoltre, abbiamo a cuore il sostegno alle tecnologie sostenibili e stiamo sviluppando diversi partenariati in questa direzione.
Quali sono i prossimi passi per l’azienda?
Apollonio: Nei prossimi mesi intendiamo consolidare le partnership instaurate con i primi clienti, in particolare nel settore nucleare, e commercializzare il nostro primo prodotto certificato. La nostra ambizione è far evolvere il modello dal "Software-as-a-Service" verso il "Service-as-a-Software", ovvero un copilota capace di fornire automaticamente un servizio supervisionato dall’utente. Infine, continueremo a promuovere l’idea centrale secondo cui la fiducia è la chiave per l’adozione dell’IA.
