Comunicazione Interdisciplinare: un “booster” per lo sviluppo dei processi di innovazione condivisa

Estratto dalla PRESENTAZIONE del eBook (G.Mappa, 2018):  COMUNICAZIONE INTERDISCIPLINARE – Algoritmi di Comunicazione ProAttiva e Apprendimento Interdisciplinare

Saper comunicare non significa essere necessariamente oratori, ma essere abili nell’arrivare agli interlocutori, nel superare le possibili barriere linguistiche o culturali, nel generare una partecipazione emotiva; ma ancora più importante, nell’ottenere il “risultato” pianificato: un contratto, un coinvolgimento, un riconoscimento, ecc.

Comunicare in maniera efficace è come rispettare le “partiture” di una composizione musicale: esiste la scelta delle note (parole) con la loro durata temporale, le pause, il ritmo, gli accordi, ecc.

Entrano in gioco diversi strumenti musicali (interlocutori), ciascuno con il proprio suono distintivo (altezza, timbro, intensità), ma che combinato a quello degli altri nel rispetto di opportune dinamiche e sintonie, fanno sì che la composizione musicale (risultato) risulti efficace e generi emozioni. Se è il pentagramma è il codice di riferimento (linguaggio comune) per tutti gli strumenti dell’orchestra, è il direttore d’orchestra (coordinatore interdisciplinare) a preparare (exAnte), a guidare verso il risultato e a verificare (exPost) il raggiungimento degli obiettivi e gli effetti emozionali prodotti.

Comunicazione Interdisciplinare: comunicare in maniera collaborativa e coordinata (come in una orchestra) per raggiungere il risultato.

In analogia, in una riunione di lavoro dove possono essere presenti diversi interlocutori con differenti culture o competenze (ad es.: un medico, un ingegnere, un biologo e un amministrativo), che discutono su un tema “trasversale”, sarebbe molto difficile dialogare e soprattutto, trarre una sintesi conclusiva condivisa sulle azioni da intraprendere, se non ci fosse a farlo, almeno un coordinatore interdisciplinare (direttore d’orchestra) in grado di comprendere il linguaggio e le motivazioni di tutti, per convergere ad un risultato “win-win”.

Nella figura che segue, vengono raffigurati due casi contrapposti di una riunione dove: nella prima (a sinistra) permane la “multidisciplinarità” e quindi, permangono conclusioni distinte; nell’altra (a destra), le conclusioni convergono in un’unica sintesi concettuale interdisciplinare.

Confronto tra comunicazione multidisciplinare (left) e interdisciplinare (right)

L’analogia appena illustrata rappresenta il “Fil-Rouge” della trattazione dell’eBook il cui titolo “Comunicazione Interdisciplinare, è esplicativo del tentativo di fornire, a chi si trova spesso ad operare in ambiti multidisciplinari o multiculturali, una metodologia di approccio logica e di buon senso.

Come nel caso del “direttore di orchestra”, che deve innanzi tuttopreparare” il concerto con i diversi componenti (azione exAnte proattiva), deve “condurre” (al risultato)  il concerto e deve “concluderlo” (ex-post) cercando di ottenere la risposta del pubblico, in questo eBook saranno trattate le “dinamiche” di cui si compone una comunicazione professionale efficace in contesti multidisciplinari e complessi (comunicazione interdisciplinare) e il “linguaggio comune” (interdisciplinare) che è possibile utilizzare “per comprendere e farsi comprendere”, basato su un originale e innovativo utilizzo di “modelli di conoscenza” e di “analogie concettuali”.

Il neologismo della “Comunicazione Interdisciplinare” viene definito, più compiutamente, nell’eBook come binomio di due fattori sinergici: la comunicazione proattiva e la conoscenza interdisciplinare.

L’eBook riporta alcuni modelli concettuali per sviluppare le proprie abilità alla “pro-azione” nei processi comunicativi, ad es. come la” focalizzazione” e la capacità di proporre, prima degli altri, una soluzione nuova e stimolante, che cambia le regole del gioco o che è qualcosa di utile, ecc.

Vengono altresì riportati alcuni modelli di conoscenza in grado di supportare la comprensione delle diverse possibili situazioni comunicative complesse o multidisciplinari, nonché favorire lo sviluppo della capacità analitica di comprensione dei bisogni degli interlocutori (focalizzazione), della individuazione di soluzioni condivise (persuasione) in grado di generare la partecipazione (coinvolgimento) nel raggiungimento “win-win” degli obiettivi prefissati.

I contenuti e gli aspetti innovativi proposti si basano sull’utilizzo di un linguaggio sintetico logico-matematico come “linguaggio comune e condiviso” (a valenza trasversale), in grado di mettere in relazione fra di loro le componenti di valore (“sostanza”) in un processo di comunicazione, distinguendo gli aspetti (“forma”) legati al lessico e al glossario dei termini specifici dei diversi interlocutori di uno scenario multiculturale.

Chiave di volta dell’approccio “unificante” sul quale si basa il presente lavoro, è il fatto che per facilitare i rapporti comunicativi con i diversi interlocutori, è possibile impostare la propria strategia di comunicazione lavorando sulla separazione dei due aspetti: la “forma” (lessico, glossario) specifica dell’interlocutore, rispetto alla sostanza” (modelli di conoscenza risolutori) che invece, riguarda gli algoritmi mentali da applicare per raggiungere lo scopo. Si mette in atto così, un approccio di comunicazione interdisciplinare, basata da un lato sull’utilizzo del “vocabolario” specifico richiesto caso per caso (cosa non particolarmente difficile oggi con l’uso di internet), dall’altro sull’attuazione di strategie basate sull’utilizzo di modelli di conoscenza.

Si introducono gli strumenti innovativi per una Comunicazione Interdisciplinare, che è innanzi tutto, una comunicazione professionale e quindi, etica, basata su un concetto di fiducia che nasce da una reputazione, a sua volta costituita da storie e comportamenti corretti, perché ispirati dall’etica professionale.

In ultima analisi, l’eBook propone una “cassetta degli attrezzi”, ovvero metodologie e strumenti per lo sviluppo individuale e di gruppo di una comunicazione professionale più funzionale ed efficace, in grado di rapportarsi con più discipline o “saperi”, per integrare i diversi “punti di vista” in una sintesi concettuale conclusiva, in grado di valorizzare ciò che “unisce” e di minimizzare ciò che “divide”.

La Comunicazione Interdisciplinare secondo ITKS

Algoritmi di Comunicazione Proattiva e Apprendimento Interdisciplinare
COMUNICAZIONE INTERDISCIPLINARE
COMUNICAZIONE INTERDISCIPLINARE – Algoritmi di Comunicazione ProAttiva e Apprendimento Interdisciplinare

Breve trailer del libro di Giovanni Mappa, ingegnere, esperto internazionalmente riconosciuto di problemi legati alla gestione aziendale, all’innovazione, alla comunicazione. Mappa mette in luce l’interdisciplinarietà che contraddistingue la nostra epoca, dalla quale non può prescindere chi fa del comunicare l’essenza del proprio lavoro: manager, giornalisti, politici, commentatori, eccetera. Un libro da leggere, meditare, studiare.

 

Con il termine “comunicazione interdisciplinare”  secondo l’approccio  ITKS (Interdisciplinary Thinking By Knowledge Synthesis Modeling), si intende qui un progetto di comunicazione “proattiva” per ambiti relazionali complessi o multidisciplinari (teamwork, imprese), finalizzata allo sviluppo di un processo collaborativo di “empowering, nel raggiungimento compartecipato e condiviso dei risultati..Esistono diverse modalità ed esempi di sviluppo della comunicazione interdisciplinare (anche se in Italia è si è ancora ai primi passi), che vanno dagli ambiti applicativi STEAM (Science, Technology, Engineering, Art, Mathematics) come nel caso della Comunicazione Interdisciplinare promossa dalla Autodesk, agli ambiti della didattica innovativa nelle scuole. Nel caso del Progetto proposto, si intende sviluppare un approccio interdisciplinare basato su “modelli di conoscenza” trasversali e transdisciplinari, in grado di fornire gli strumenti cognitivi e relazionali per massimizzare “ciò che unisce” (risultati) e minimizzare “ciò che divide” (i conflitti).

La comunicazione interdisciplinare consente di interpretare la realtà (multidisciplinare) dei fatti secondo differenti punti di osservazione concorrenti (tecnico, tecnologico, imprenditoriale, personale, ecc.). Essa si basa sull’integrazione efficace di tecniche di comunicazione “proattiva” e di “modelli di conoscenza” in grado di sviluppare un processo sistemico e collaborativo diempowering”.

Il Progetto qui proposto intende sviluppareun framework di principi, linee guida e di schemi applicativi atti a configurare un Modello Innovativo diComunicazione Interdisciplinare, secondo tre prospettive di sviluppo (3C):

  1. Comprensione “realistica” dei Bisogni da soddisfare secondo un approccio “Win-Win”
  2. Ottenimento del Consenso (Progetto di Rete) e dell’Interesse “concreto” (Gestione di Rete) delle Parti interessate, rispetto al raggiungimento degli obiettivi prefissati.
  3. Sviluppo del Coinvolgimento (Rete) mediante l’applicazione di tecniche di comunicazione interdisciplinare per “massimizzare ciò che unisce e minimizzare ciò che divide”.

Il Progetto proposto intende affrontare operativamente, uno degli aspetti più strategici e cogenti che entrano in gioco nella definizione delle nuove professionalità 4.0, nell’ambito della ricerca continua  di nuove condizioni di sostenibilità dei modelli di business, in un mercato sempre più liquido e complesso.  L’ambizione del Progetto di sviluppare un modello innovativo di Comunicazione Interdisciplinare è però supportata da una esperienza applicativa consolidata nella formazione di risorse operanti nell’ambito del Knowledge Working e, in particolare, nell’ambito RSI (Ricerca & Sviluppo e Innovazione) e dell’Ingegneria della Conoscenza. Al riguardo, esiste un testo di possibile riferimento, che è anche una raccolta di appunti dello scrivente utilizzato nella formazione: https://www.amazon.com/Interdisciplinary-Thinking-Knowledge-Synthesis-Modeling/dp/1447867815

 

Sviluppare una “Conoscenza Efficiente” con i Modelli di Conoscenza (ITKS)

Modelli di Conoscenza come Catalizzatori di Efficienza Cognitiva e Strumento di Sviluppo di Sistemi Decisionali

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I Modelli di Conoscenza e il loro utilizzo: per definire in maniera esaustiva il concetto di Modello di Conoscenza (Knowledge Model)  bisognerebbe addentrarsi nei meandri delle Scienze Cognitive; per constatarne invece la loro utilità operativa e applicabilità pratica, l’ambito di riferimento è l’Ingegneria della Conoscenza: su questi argomenti esiste infatti un immenso patrimonio di letteratura tecnico-scientifica, a partire addirittura dagli anni ’50. In termini generali, può essere sufficiente affermare come un Modello di Conoscenza sia un algoritmo di “sintesi logico-matematica” in grado di elaborare (inferenziare) una moltitudine di dati/informazioni acquisiti come input da fonti esterne eterogenee, per restituire come output informazioni decisionali rispetto ad un target  prefissato.

In questo contesto, si intende mettere in evidenza come i modelli di conoscenza siano già a noi familiari da tempo e addirittura insiti nella nostra natura di esseri viventi in grado di osservare quanto ci circonda, interpretare tempestivamente gli eventi, gestire le incertezze e prendere delle decisioni di buon senso. Infatti, tutti noi seguiamo dei modelli di riferimento che possono riguardare l’etica, la famiglia, la politica, ecc., come insieme di regole e valori condivisi e collaudati. Esempi tipici di modelli di conoscenza si ritrovano addirittura negli aforismi o nei proverbi, nati dall’esperienza e dalla saggezza popolare: ci aiutano in qualche modo a riflettere e a metterci in allerta (early warning) di fronte ad eventi di pertinenza.

Peraltro, nell’era in cui viviamo dell’Economia della Conoscenza e della ricerca dello sviluppo sostenibile, ciò si tradurrebbe da un lato, nella necessità di gestire la conoscenza secondo principi “tangibili” di economia, introducendo strumenti di misurazione del valore della conoscenza e dall’altro sviluppando un approccio sistematico e interdisciplinare alla risoluzione dei problemi. Tutto ciò si traduce nella necessità di gestire la conoscenza in maniera efficiente, ovvero in maniera tale da raggiungere gli obiettivi nel minor tempo e con la massima economicità, mentre ora sappiamo farlo già in maniera efficace e stiamo ancora imparando a farlo in maniera economica: Net-Economy, Big-Data, Green Energy, Smart City  sono solo alcuni dei possibili contesti che ci richiamano il concetto di conoscenza efficiente [22][23][24][25]. I Modelli di Conoscenza ci aiutano a questo scopo: sono dei “Knowledge Pattern”, sintesi di regole già note o rese tali da opportuni procedimenti di estrazione di conoscenza (Data Mining /Knowledge Extraction), che forniscono le chiavi di lettura della complessità trasformandola in un sistema di knowledge pattern più semplici e sintetici. In altri termini, i modelli di conoscenza fungono da “scorciatoia” o da catalizzatori  nei processi cognitivi per aumentarne l’efficienza. L’approccio dei Modelli di Conoscenza è stata presentato ufficialmente dall’autore della presente memoria per la prima volta nel 1993 a Palermo, in occasione del Congresso ANDIS, come sviluppo di un Sistema Esperto per la gestione dei processi biologici di depurazione delle acque, dimostrando come fosse possibile prevenire le anomalie di processo, incrociando i dati chimico-fisici di processo con le informazioni quali-quantitative relative al comportamento biologico (non-deterministico) dei microorganismi depurativi.

Un modello di conoscenza non è necessariamente qualcosa di complicato, anzi può essere molto semplice, ad esempio se consideriamo la seguente espressione del Valore di un prodotto/servizio:

Ke1

 Se un prodotto/servizio fornisce le funzionalità f1+f2+f3, il costo di produzione corrispondente sarà c1+c2+c3 e pertanto:

  • se si sbaglia a fornire una o più funzionalità fi perché non corrispondente a quanto richiesto o perché non necessaria, si avrà comunque un costo corrispondente ci e quindi, il Valore Vp sarà inferiore al dovuto: ciò esprime il concetto di Qualità del Prodotto/Servizio;
  • se a parità di fi, riduco i costi ci dislocando l’azienda in paesi dell’estero ove è possibile farlo o acquistando materie prime più economiche il Valore Vp aumenta (virtualmente), ma dal momento che ci (al denominatore) può al limite tendere a zero, dopo di che il prodotto/servizio è perso inevitabilmente: ciò esprime il concetto di una Visione (suicida) di Cash-Flow di breve periodo del Prodotto/Servizio;
  • solo migliorando e incrementando le fi, ovvero investendo in ricerca e innovazione si ha che il Valore si incrementa realmente (al limite all’infinito) ed è in grado di competere sul mercato: ciò esprime il concetto di una Visione (imprenditoriale) di medio-lungo periodo del Prodotto/Servizio;

Come è facile constatare, un semplice rapporto come quello sopraindicato  esprime da solo, un modello di conoscenza che se fosse stato utilizzato dalla politica economica degli ultimi vent’anni, l’Italia oggi si troverebbe a competere con un rafforzato  Made in Italy senza la necessità di svendere le aziende italiane e il patrimonio nazionale [7].

Concetti e Principi Base:Modelli di Conoscenza (Knowledge Models) sono quindi algoritmi che utilizzano il “linguaggio universale” della matematica per sviluppare in maniera quali-quantitativa sintesi di regole, di concetti e di scenari. Entrando più nel merito dell’argomento, è possibile enucleare alcuni concetti sui quali si basa applicazione della metodologia. Risulta necessario infatti definire alcuni punti chiave:

a) Catena della Conoscenza: si tratta del primo principio sul quale si basa la struttura dei modelli di conoscenza, ovvero quello relativo alla Knowledge Chain DIKW (Data/Info/Knowledge/Wisdom), nella quale si distinguono i dati dalle informazioni e queste ultime dalla conoscenza, fino ad arrivare al concetto di saggezza. I dati sono definibili come entità statiche, “fotografie” di fatti e sono quindi espliciti, in genere sono espressi in forma alfanumerica, prodotti da fonti (database, sensori,…) che ne condizionano poi la loro “qualità”.  Le informazioni sono entità dinamiche ed evolutive, caratterizzate da un proprio ciclo di vita, nascono in forma esplicita o latente, sono correlate ad uno o più processi (mentali, personali, ambientali, produttivi, ecc.) ed esercitano su tali processi una propria influenza (o “peso”).  Ad esempio: misurando la temperatura, la pressione atmosferica e l’umidità relativa esterna (dati), si ottiene un’informazione che può essere correlata all’abbigliamento da indossare (processo), condizionata dal “peso” che la stessa informazione ha su una determinata persona piuttosto che su un’altra e dura lo spazio temporale (ciclo di vita) limitato alla rispettive necessità di uscire da casa.

Ke2

Fig.1 – La Catena della Conoscenza DIKW

La catena della conoscenza  DIKW non è solo un legame funzionale, ma esprime anche una azione: “ La conoscenza è informazione in azione“[21]. Con riferimento al DIKW e alle precedenti considerazioni, si potrebbe quindi definire la conoscenza come la facoltà umana risultante dall’interpretazione delle informazioni finalizzata all’azione (Knowledge in Action), ovvero il risultato di un processo di inferenza e di sintesi (ragionamento), a partire da dati verso la saggezza (come ulteriore livello di astrazione dalla conoscenza acquisita).

b)  Indipendenza Strutturale della Conoscenza dal contesto di riferimento: il principio base più innovativo è senza dubbio quello che esprime l’indipendenza della conoscenza dalla struttura lessicale e dal particolare glossario dei termini utilizzato: la struttura della conoscenza non è legata al peculiare ambito applicativo, ovvero: i processi di ragionamento fautori di conoscenza non sonofigli unici di madre vedova”, ma seguono dinamiche trasversali e interdisciplinari che sono ripetitive secondo classi tipologiche che fanno parte di un sistema inerziale nel quale valgono universalmente i principi base della Natura e dell’uomo (v. Piramide dei Bisogni Primari di A.Maslow [20]), a prescindere dagli scenari tecnologici, politici e di mercato del momento. Un esempio per tutti di indipendenza strutturale della conoscenza: l’Ingegneria Biomedica è nata quando finalmente discipline diverse dal punto di vista lessicale e dei contenuti, come la medicina, la fisica, l’ingegneria, la biologia, ecc., si sono incontrate “interdisciplinarmente” nel suddetto sistema di riferimento inerziale, al fine di soddisfare un bene primario come quello della salute.  L’esistenza di una struttura comune della conoscenza consente un’interazione più facile con nuove aree di conoscenza e favorisce lo sviluppo dell’approccio di ragionamento interdisciplinare o “Interdisciplinary Thinking” [7], in quanto anche trovandosi in un contesto nuovo di conoscenza, è possibile riconoscere la struttura (comune) di ragionamento di riferimento e adattarsi velocemente allo specifico lessico e al glossario dei termini utilizzato e infine, essere in brevissimo tempo pro-attivi fornendo il proprio contributo cognitivo.

c)  Propagazione del Grado di Certezza (vs Probabilità): altro principio fondamentale e distintivo dei modelli di conoscenza rispetto ad esempio, all’approccio statistico e probabilistico utilizzato normalmente nello sviluppo di strumenti inferenziali complessi come le ”Reti Bayesiane”, è che nella realtà  industriale (e non solo) è poco frequente disporre di dati sufficientemente numerosi ed affidabili, nonché rappresentativi di un prefissato fenomeno in esame. Spesso viene confusa ad es. l’esistenza di un fenomeno con la frequenza con cui esso appare, fino a commettere l’errore di negarne l’esistenza soltanto perché “poco probabile”: è superfluo sottolineare come le catastrofi che puntualmente si verificano (in Italia e nel mondo) in occasione di ogni evento naturale “anomalo”, siano anche frutto di valutazioni a bassa probabilità… I modelli di conoscenza operano sulla propagazione della certezza, la quale si basa sul seguente concetto: se due o più informazioni input hanno un contenuto informativo inferenziale, eventualmente anche parziale o incerto a favore di una certa conclusione output, quest’ultima, frutto dell’intersezione ”insiemistica “ delle prime due, acquisirà un grado di certezza maggiore di quello contenuto in ciascuna delle informazioni di origine.

d) Computazione Non-Deterministica: i Modelli Matematici possono essere considerati come un particolare sottoinsieme dei Modelli di Conoscenza, ma mentre nei primi si rappresenta la realtà dei fenomeni secondo procedimenti  deterministici e subordinata in genere a delle ipotesi iniziali semplificative, nei modelli di conoscenza la realtà è rappresentata anche nella propria natura non-deterministica, attraverso un approccio sistemico e procedimenti che tengono conto della “naturale” incertezza nei dati e nelle informazioni, rispetto alla minimizzazione degli errori e alla ricerca di soluzioni di “buon senso” (common sense).  Poniamoci infatti, la seguente domanda: nel ragionare e prendere ad es. una decisione, il nostro cervello risolve un sistema di equazioni o risolve per caso un’espressione algebrica? Certo che no. Allora forse c’è un “gap” tra quello che ci hanno insegnato a scuola nell’ambito delle computazione di dati (v. Matematica) e il modo “naturale” di computare informazioni proprie del nostro cervello e poi trasferito alle macchine (v. Intelligenza Artificiale). La computazione non deterministica ci consente di fare operazioni con le informazioni quali-quantitative anziché con i dati, ovvero  con il contenuto informativo che i dati possono o meno esprimere. Un dato può essere considerato come un “insieme” che ha un contenuto informativo percentualmente differente a seconda del contesto e del target a cui è destinato. Ritornando all’esempio precedente sulle condizioni atmosferiche, un valore di temperatura dell’aria esterna di 15 °C rispetto alla scelta di vestirsi in maniera adeguata per uscire di casa fornisce una indicazione decisionale solo parziale (% certezza), se non è sovrapposta alle altre informazioni come ad es. la pressione atmosferica e l’umidità relativa. L’insieme risultante dall’intersezione dei tre insiemi di partenza ottenibile rispetto ad un target di “tempo di pioggia” o di “tempo soleggiato”, fornisce un valore % risultante di certezza più elevato rispetto a quello che ciascun dato di partenza può esprimere singolarmente: se consideriamo che la temperatura di 15°C rispetto al target “meteo-pioggia”, contribuisce per il 30%, mentre la pressione atmosferica per il 25% e l’umidità relativa per il 35%, si avrebbe che la decisione di vestirsi in un certo modo piuttosto che in un altro avrebbe un grado di certezza complessivo del 65,875% (somma insiemistica), che è superiore al 50% di soglia, anche se con ancora un 34,125% di % incertezza che potrebbe essere soddisfatto da un’altra “intersezione insiemistica” fornito da un ulteriore dato (ad es. dal valore della velocità del vento). Alle stesse conclusioni si potrebbe arrivare con dati differenti (v. es. millimetri di pioggia), sia in termini di contenuto informativo che  numerici.

e) Modellazione Reticolare della Conoscenza: dal punto di vista logico, ogni modello di conoscenza è rappresentabile da una “cella informativa base” dotata di “n” dati/info in ingresso (input) e “m” meta-informazioni in output: all’interno della cella è possibile avere differenti relazioni di inferenza input/output: dalla semplice inferenza XY (curva di conoscenza n=1, m=1), fino a intere matrici “n*m” inferenziali. Gli “m” output di una cella possono a loro volta diventare in parte o in toto, input per un’altra cella e così via fino a realizzare una rete di celle in grado di elaborare un numero teoricamente infinito di informazioni.

Un processo tipico di “modellazione” della conoscenza, soprattutto nella realizzazione di sistemi on-line di controllo, segue alcuni passi fondamentali come la formalizzazione e validazione dei dati acquisiti da sorgenti eterogenee esterne, la normalizzazione rispetto ai range di operatività, l’inferenziazione di cross-matching (inferentation-integration-data fusion),  la de-normalizzazione dei risultati target ottenuti (v. Fig.2).Ke3

Fig.2 -Processo tipico di Modellizzazione della Conoscenza (Knowledge in Action)

Dal punto di vista concettuale [7], questo processo di modellazione della conoscenza è raffigurabile anche come una rete neurale artificiale costituita da “nodi” (neuroni) come unità base di elaborazione delle informazioni (Basic-Info) e “collegamenti” (sinapsi) come adduttori di inferenza caratterizzata da un grado di certezza (“peso” dinamico non probabilistico).

Grado di innovazione rispetto allo “Stato dell’Arte”: il grado di innovazione di questa metodologia rispetto allo “Stato dell’Arte”, risiede essenzialmente nei seguenti punti:

  1. rispetto alle Reti Neurali Artificiali (ANN) ogni nodo-neurone i-esimo è in grado di elaborare dinamicamente un numero elevato di input/output (multidimensionalità inferenziale), anziché un solo input/output con un’unica (e spesso statica), funzione di inferenza (attivazione);
  2. l’elaborazione inferenziale all’interno di ciascun nodo ha un adattamento continuo (apprendimento), ma rimane sempre “visibile”: è possibile in ogni momento ispezionare la configurazione di ciascun nodo della rete e dei relativi collegamenti-sinapsi, per cui il processo cognitivo è sempre tracciabile (cosa in genere non possibile nelle ANN);
  3. rispetto ai  procedimenti statistico-probabilistici ed in particolare alle Reti Bayesiane, i Modelli di Conoscenza operano sul grado di certezza dei contenuti informativi, secondo un processo incrementale che ne riduce progressivamente l’errore, ottimizzando realisticamente il valore del processo cognitivo: ciò cambia totalmente il punto di vista rispetto al problema della disponibilità di dati storici e dei campioni statisticamente significativi, essendo in grado di utilizzare tutte le informazioni quantitative, qualitative o anche incerte di cui si è a disposizione, giungendo sempre ad una conclusione, con un livello di qualità ovviamente inversamente proporzionale alla stessa qualità degli input.

Campi di Applicazione: l’utilizzo di questi Modelli di Conoscenza offre diverse possibilità, con riferimento sia ai sistemi on-line/real-time e di Early-Warning (EWS), sia ove vi sia la necessità di supportare la diagnostica e la presa di decisione, particolarmente in situazioni caratterizzate da interdisciplinarietà, eterogeneità quantitativa e qualitativa dei dati, come ad es., nei processi ambientali, nella gestione dei processi industriali  e addirittura, nella valutazione di beni intangibili come ad es. il valore della conoscenza stessa.

Lo spettro di azione dello sviluppo dei modelli di conoscenza è comunque molto ampio: a partire dai casi  più semplici (2D) nei quali i modelli di riferimento (in questo caso “Curve di Conoscenza”) sono già noti ed esplici,  ovvero i modelli sono  impliciti e derivanti dall’elaborazione dati storici e dall’esperienza, fino a casi più complessi nei quali si hanno moltissime informazioni quanti-qualitativamente eterogenee derivanti da differenti sorgenti di dati (v. Big-Data), dove è necessario lo sviluppo di modelli di conoscenza del tipo Rete Neurali a Neuroni Esperti (v. Fig.2  XBASE tool, ANOVA).

Ke4

Fig.3 -Processo tipico di Modellizzazione della Conoscenza (ANOVA XBASE tool – Fig. da ENEA/BATTLE)

Le esperienze applicative dei modelli di conoscenza sviluppate dallo scrivente dal 1993 ad oggi, riguardano soprattutto l’ambito dei Sistemi Esperti di Supporto alle Decisioni, dei Sistemi on-line/real-time di Monitoraggio “Consapevole” e dei Sensori Software Intelligenti. In particolare, sono stati realizzati sistemi per:

  • la rilevazione early-warning del rischio/credito;
  • per il recupero di centri storici post-sisma;
  • sistemi di controllo processo in ambito alimentare (mosto/vino, olio d’oliva EV, caseario),
  • il monitoraggio on-line  della qualità delle acque e del loro trattamento depurativo;
  • il controllo early-warning degli Incendi boschivi e della salvaguardia ambientale;
  • il monitoraggio early-warning degli odori molesti da impianti di trattamento rifiuti;
  • il controllo energy saving di processi biologici;
  • la gestione early-warning/predittiva della manutenzione di impianti industriali;
  • diversi studi fattibilità operativa.

Note conclusivesi è presentata una metodologia sperimentata da parte dell’autore oramai nell’arco di un ventennio e che, nata per sviluppare sistemi basati sulla conoscenza (Knowledge Based System) e sistemi esperti di controllo, ha consentito una generalizzazione dell’approccio mentale rivelatasi molto utile nei processi decisionali. L’esperienza applicativa ha infatti mostrato la possibilità di considerare questa metodologia, oltre che uno strumento per rendere più performanti i sistemi informatici e di controllo automatico, anche come una  vera e propria nuova “forma mentis” che consente di gestire la conoscenza in maniera interdisciplinare ed efficiente (Interdisciplinary Thinking)[7].

Conoscere per competere perché il futuro non è il prolungamento del passato…[7]

Bibliografia

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  • [22] http://www.conoscenzaefficiente.it/
  • [23] http://waterenergyfood.net/2013/08/08/it-en-algoritmi-sullo-sviluppo-della-interdisciplinarieta-del-buonsenso-e-del-valore/
  • [24] http://waterenergyfood.net/2013/06/10/il-valore-della-conoscenza-nellera-della-net-economy-2-parte/
  • [25] http://waterenergyfood.net/2013/06/18/il-valore-della-conoscenza-nellera-della-net-economy-3-parte/

DATA Intelligence

DataIntelligenceAnalisi e Modellazione dei Dati per il Controllo di Qualità e di Efficienza

DATI sono entità statiche“fotografie” di fatti che si presentano in forma esplicita; in genere sono espressi in forma alfanumerica, sono prodotti da fonti (database, sensori,…) che ne condizionano poi la loro “qualità”.  Le INFORMAZIONI sono entità dinamiche ed evolutive, caratterizzate da un proprio ciclo di vita, nascono in forma esplicita o latente dai dati, sono correlate ad uno o più processi (mentali, personali, ambientali, produttivi, ecc.) ed esercitano su tali processi una propria influenza (o “peso”).

Servizi di DATA INTELLIGENCE finalizzati alla gestione di Qualità dei DATI e delle INFORMAZIONI  (SISTEMA_XE04-ANOVA):

  • Sistemi di Telemetria Web-Server, installati e configurati presso i clienti;
  • Fornitura via Web di Report di “Analisi/Qualificazione dei Dati”, “Analisi dei Trend” e di “Rilevazione delle Anomalie;
  • Sviluppo di Modelli Funzionali/Econometrici di Ottimizzazione dei costi energetici e di manutenzione;
  • Controllo Processo in Tempo Reale e Rilevazione di Eventi Anomali e di Pre-Allarme EWS-Early-Warning System.

[EN] DEMO youtube: Dairy Trend Analysis

L’acquisizione di dati alfanumerici da sensori, dispositivi elettronici e informatici, è un processo (non gratuito) di fondamentale importanza per ottenere informazioni e per implementare nuova conoscenza. La qualità dei dati influenza l’intero sistema informativo e di comunicazione e può rendere le attuali avveniristiche tecnologie ICT e di condivisione delle informazioni inesorabilmente fallaci, se non addirittura dannose. La scarsa Qualità dei Dati può ostacolare o danneggiare seriamente l’efficienza e l’efficacia di organizzazioni e imprese. La crescente consapevolezza di tali ripercussioni ha condotto a importanti iniziative pubbliche come la promulgazione del “Data Quality Act” negli Stati Uniti e della direttiva 2003/98 del Parlamento Europeo.

(http://www.epa.gov/quality/informationguidelines/documents/EPA_InfoQualityGuidelines.pdf).

Servizi per la qualità e ottimizzazione degli impianti:

si possono distinguere tre livelli operativi:

1. DATA ANALYSIS (DA): Qualificazione Dati/Informazioni – report prestazionali (KPI)

Il servizio (DA) prevede un primo intervento finalizzato alla qualificazione dei dati sulla base della identificabilità e tracciabilità (spazio-temporale) degli stessi della verifica del formato e del grado di accuratezza, nonchè della necessità di una riconciliazione degli errori. Viene effettuata inoltre un’analisi del trend storico e lavalutazione di indicatori di Controllo e di Efficienza Prestazionale KPI.

2. EVENT DETECTION (ED): Controllo Avanzato di Processo – Rilevazione Anomalie & Diagnosi

Il servizio (ED) si basa sulle seguenti attività fondamentali:

  • Analisi Multidimensionale dei dati;
  • Rilevazione e Identificazione di Eventi Anomali (FDD);
  • Estrazione di Conoscenza dai dati (KE).

L’estrazione di “Conoscenza” dai dati e dalle informazioni dello scenario di riferimento (impianto/processo), consente di “mettere in chiaro” i modi ed i comportamenti (regole) del sistema di monitoraggio, ciò consentirà di operare una successiva fase di modellazione finalizzata al controllo ed ottimizzazione di processo

3. DATA MODELLING (DM): Modellazione Funzionale/Econometrica di supporto Decisionale

In sintesi le attività previste per lo sviluppo del servizio prevedono la realizzazione di:

  • Modelli di Controllo Funzionale ed Ottimizzazione di Processo;
  • Modelli di Controllo Predittivo (MPC);
  • Modelli Funzionali/Econometrici a Supporto delle Decisioni di Gestione.

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Strumenti Logico-Matematici I.T.K.S. per la Gestione Interdisciplinare della Conoscenza, dell’Innovazione e dei Processi Decisionali

K http://www.h2biz.eu/scheda_prodotto.asp?prod=2079

Formazione e Trasferimento Tecnologico per l’acquisizione degli Strumenti Logico – Matematici dell’approccio interdisciplinare I.T.K.S. (Interdisciplinary Thinking by Knowledge Synthesis).

Si tratta di una metodologia che aiuta notevolmente a risolvere la complessità dei problemi professionali, attraverso il riconoscimento e/o l’utilizzo di “Modelli di Conoscenza”. Questi ultimi, possono essere assimilati a strutture canoniche di Conoscenza (esplicita o implicita), il cui riconoscimento appunto, consente di risolvere più rapidamente e facilmente, i vari “puzzle” che si incontrano generalmente nei processi di problem – solving e presa di decisione, nonché nell’ambito dello sviluppo dell’innovazione di processo.
La metodologia I.T.K.S. nasce agli inizi degli anni ’90 come “motore inferenziale” di sintesi logico – matematica ed è utilizzato per lo sviluppo informatico di Sistemi Esperti ES e di Supporto alle Decisioni DSS (Intelligenza Artificiale).
Dall’esperienza applicativa informatica e da quella relativa alla formazione del personale addetto, si è venuto a creare un vero e proprio approccio cognitivo interdisciplinare, trasferibile ai diversi profili professionali emergenti e “Knowledge Intensive”.
La vera innovazione nella metodologia I.T.K.S. risiede soprattutto nel concetto di “indipendenza della struttura della Conoscenza” dal contesto (lessicale) in cui si sviluppa, nonché nella possibilità di “modellare” con linguaggio universale logico – matematico “porzioni” di Conoscenza ricorrente con Modelli di diverso tipo, derivanti ad es. dalla esperienza popolare, fino alle leggi più rigorose della Fisica o dell’Economia, ecc. Detta possibilità, oltre a fornire l’indubbio vantaggio di riuscire a ”capitalizzare” la conoscenza, funge da catalizzatore nei processi cognitivi (sia umani che informatici), nel senso che consente di generare le conclusioni più valide nel minor tempo.
L’utilizzo applicativo dei Modelli di Conoscenza come già detto, ricopre una casistica molto ampia, fino allo sviluppo di sistemi on – line/real – time e di early – warning, nonché ove vi sia la necessità di prendere delle decisioni, in situazioni caratterizzate da elevata eterogeneità quantitativa e qualitativa dei dati come ad es., nei processi ambientali, nella gestione dei processi industriali e addirittura, nella valutazione di beni intangibili (ad es. il valore stesso della conoscenza).

Come Potenziare le proprie Capacità di Sintesi Cognitiva e Abilità Decisionali, senza ricorrere a Coach, Mentor o Guru?
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Per la frequentazione del Corso ITKS è preferibile possedere una base formativa scientifica anche scolastica (nell’ambito delle Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali, ovvero nell’ambito delle Scienze Economiche e Statistiche).

Per Info:

Algoritmi sullo sviluppo della Interdisciplinarietà, del Buonsenso e del Valore

front  Interdisciplinary Thinking by Knowledge Synthesis

(2011) In un mercato del lavoro contraddittorio e imprevedibile come quello attuale, nel quale le professionalità “medie” (“colletti bianchi”) sono sempre meno richieste, a favore di un dicotomico interesse per la categoria degli artigiani (cuochi, panettieri, ecc.) da una parte, emergenti professionalità “Knowledge Intensive” dall’altra. Queste ultime, frutto della globalizzazione della conoscenza, sono caratterizzate da una crescente competitività in termini di flessibilità e interdisciplinarità. La sfida da affrontare è il lavoro che manca, perché per decenni si è puntato solo alla riduzione dei costi, piuttosto che alla creazione di valore ed eliminazione degli sprechi. La sfida da affrontare è il lavoro che cambia, sia in termini temporali, che in termini concettuali: se è cambiata la domanda, l’offerta dovrà necessariamente adeguarsi.

Non possiamo pretendere che le cose cambino, se continuiamo a fare sempre le stesse cose...” (A. Einstein).  Il presente lavoro intende contribuire a dare possibili risposte alle seguenti domande:

  • è possibile potenziare la propria professionalità, per capire ed adeguarsi al nuovo livello di competitività?
  • è possibile potenziare la propria capacità di elaborare e sintetizzare l’enorme volume di dati e informazioni, con le quali dobbiamo confrontarci ogni giorno?
  • è possibile sviluppare, in uno scenario di complessità lavorativa, il “buonsenso” nella presa di decisione e la capacità di creare nuovo “valore”?
  • è possibile fare tutto ciò in un tempo sostenibile (mesi e non anni)?

La soluzione proposta in questi libro di appunti è l’apprendimento del “ragionamento interdisciplinare” (v. http://www.conoscenzaefficiente.it) e la metodologia proposta, nelle sue linee essenziali, si basa sul concetto dell’esistenza una struttura comune e ricorrente della conoscenza (Knowledge’s Common Frame) che, con le sue proprietà e dinamiche evolutive, rappresenta la “chiave di volta” del nuovo approccio. Pur contenendo algoritmi di tipo matematico, il testo segue un filo logico discorsivo che lo rende adatto a lettori con un “background” non solo di tipo tecnico-scientifico, ma anche economico-gestionale e politico.

Il libro è scritto in un inglese tecnico, ma contiene note e commenti in Italiano. Due casi applicativi della metodologia, come l’Interdisciplinary Knowledge Worker e il K-commerce, sono riportati ad esempio.

Something old, something new, something better…,   perhaps something for you.