Intelligenza Artificiale e Servizio Pubblico al Data Technology Seminar 2025
Le più innovative ed efficaci tecnologie per operatori e professionisti del settore radiotelevisivo, con una particolare attenzione a trasparenza ed equità, spaziando da Recommender Systems, news verification, AI generativa ed LLM: questo è il Data Technology Seminar (DTS), evento che si è tenuto alla EBU di Ginevra dall’11 al 13 marzo 2025.
Il DTS è alla sua terza edizione, e sta riscuotendo un crescente successo ed interesse, testimoniato dai circa 200 partecipanti di quest’anno, provenienti da tutto il mondo. Il programma dell’evento è disponibile per tutti sul sito https://tech.ebu.ch/events/dts2025, mentre l’accesso alle singole presentazioni è riservato ai membri EBU.
EBU DTS 2025
Il Centro Ricerche, Innovazione Tecnologica e Sperimentazione della Rai (CRITS) ha contribuito in maniera sostanziale al successo dell’evento attraverso la partecipazione di Paolo Casagranda al Comitato di Programma , la presentazione di tre lavori da parte di Maurizio Montagnuolo, Alberto Ciprian, Stefano Scotta e Lorenzo Canale, e la moderazione di quattro sessioni, da parte di Alberto Messina e Paolo Casagranda.
Nello specifico, Maurizio Montagnuolo ha presentato “Revolutionizing video content analysis: unleashing the power of AI Microservices”, illustrando un’architettura software a microservizi basata sull’Intelligenza Artificiale per l’analisi e la metadatazione dei contenuti multimediali. Grazie a tale architettura, singole funzionalità di analisi possono essere aggiunte, aggiornate o sostituite senza influire sugli altri servizi, offrendo diversi vantaggi, tra i quali la scalabilità, flessibilità e adattabilità del sistema rispetto ai fabbisogni degli utenti.
Alberto Ciprian ha presentato “Generative AI in action”, un progetto realizzato per l’IBC Accelerator Program 2024. Lo scopo del progetto consiste nel dimostrare in che modo la Generative AI può essere inserita all’interno dei processi di produzione. In particolare, è stata realizzata una puntata pilota di un’ipotetica serie TV animata utilizzando i tool di Generative AI sia per la parte di Scriptwriting che per la parte grafica. Il risultato è stato apprezzato dagli addetti ai lavori e ha dimostrato come possa essere un valido strumento per velocizzare alcune fasi e supportare i creativi nella pipeline classica.
Stefano Scotta e Lorenzo Canale hanno presentato “LLM based framework to evaluate RAG systems”, un metodo per ottimizzare la scelta dei componenti in un sistema di Retrieval-Augmented Generation (RAG). Dato un insieme di dati, il framework, grazie a un modulo di generazione automatica di domande e a un processo di selezione dei contenuti più rilevanti, valuta sia la precisione delle risposte che la qualità delle informazioni recuperate in base ai componenti scelti, facilitando l’individuazione delle soluzioni più efficaci per migliorare le prestazioni complessive del sistema.
