Incidenti sul lavoro, meno morti bianche con la tecnologia

Si chiamano "morti bianche" quelle causate dagli incidenti sul lavoro. Un problema che esiste in tutto il mondo e che ovunque si sta cercando di risolvere - con risultati ancora insoddisfacenti. Una questione che riguarda in particolar modo l'edilizia, settore che espone i lavoratori a molti rischi e nel quale, incidentalmente, spesso si fa poca attenzione anche alle prescrizioni più semplici.

Un dramma che si potrebbe affrontare anche con l'intelligenza artificiale, come vuole fare la statunitense Suffolk. Il loro progetto prevede un approccio relativamente comune di data science: raccogliere enormi quantità di dati, analizzarli e trovare in essi indicazioni su come agire. L'obiettivo è duplice: da una parte aumentare la sicurezza dei cantieri e dall'altra migliorarne l'efficienza.

Per farlo l'azienda ha sviluppato un proprio algoritmo che analizza dati presi da diverse fonti: foto dei cantieri (i sistemi di machine learning sono piuttosto validi nel riconoscimento di immagini), dati dai sensori inseriti nei cantieri stessi e sui veicoli, e informazioni statistiche degli ultimi dieci anni.

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L'algoritmo analizza tutti questi inuput, per esempio rilevando se gli operai in un certo cantiere portano il casco e altri dispositivi di protezione, e fornisce di conseguenza diverse informazioni: probabilità che si verifichi un incidente (a cominciare da dove e quando), ma anche possibili ritardi sulla consegna dei lavori. Informazioni che possono risultare utili agli impresari, ai capi cantiere, agli operai, ai committenti e ai clienti.

Si tratta di introdurre sistemi predittivi già presenti in altri ambiti industriali, vale a dire soluzioni che aiutano a prevedere eventi specifici - tipicamente rotture - e intervenire in anticipo. L'approccio di Suffolk è simile, applicato all'edilizia.  

Ma davvero l'intelligenza artificiale può aiutare a ridurre il peso degli incidenti sul lavoro, almeno in edilizia? L'abbiamo domandato a Marco Menichelli di Xsense ed Enrico Busto di Addfor, due società italiane attive nel settore.

"Il problema è molto sentito tra le imprese di costruzione", spiega Menichelli, "[...]L'utilizzo di telecamere per il monitoraggio delle attività, le cui immagini vengono analizzate da algoritmi di AI, è un'idea grandiosa ed i benefici potrebbero essere molteplici: oltre il controllo della sicurezza sul cantiere, l'imprenditore potrebbe avere un report con le possibili variazioni al GANTT in funzione dello stato di avanzamento dei lavori. [...] A mio avviso, non basta dare all'AI tutti i casi di "possibilità di incidente", anche perché è molto difficile prevederli tutti. [...] L'efficacia si raggiungerebbe importando nell'AI oltre che l'Esperienza anche le Nozioni. L'esperienza serve per riconoscere, nelle immagini, scenari simili ad altri nei quali è avvenuto un incidente, mentre le Nozioni servono per formulare un'ipotesi, avendo le nozioni per farlo, in uno scenario nuovo. Per fare un parallelismo, i problemi di Fisica si possono risolvere in due modi: 1) ho studiato sul libro di testo dal quale il mio Prof attinge per preparare gli esami;  2) Non ho mai affrontato quel tipo di problema, per cui uso le nozioni di Fisica che ho studiato, per risolvere un problema "nuovo". Le nozioni, e gli algoritmi per gestirle, servono a questo". A tal proposito, il video qui sotto è un esempio valido di quanto suggerito da Menichelli.

Enrico Busto da parte sua rileva che le tecnologie esistenti sono più che sufficienti per gli scopi descritti. Gli algoritmi di machine learning sono già in grado di distinguere una persona dall'altra (riconoscimento facciale), a maggior ragione possono vedere se qualcuno indossa il casco o i guanti. Tra l'altro Addfor sta lavorando a un progetto molto simile, in collaborazione con IBM, che aggiunge alla sicurezza anche la sorveglianza del cantiere e l'anonimizzazione dei dati.

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"Sono cose che facciamo di solito e sembra esserci un interesse notevole", insiste Busto, ma è difficile se non impossibile prevedere quanto queste soluzioni potrebbero effettivamente ridurre il tasso di incidenti. "(Questa tecnologia) permette di rilevare scostamenti e infrazioni delle policy di sicurezza, e avvertire. Poi quanto questo avvertimento sia utilizzato e da chi, non lo so dire".

Interessante anche l'aspetto dei costi. Se sviluppare un sistema ad hoc per la singola impresa edile sarebbe troppo oneroso, Busto nota che se si riuscisse a sviluppare un vero e proprio servizio allora lo scenario sarebbe diverso.

"Ci potrebbero essere molte applicazioni delle tecnologie di visione nel campo della sicurezza, non solo nei cantieri ma anche negli impianti di produzione", conclude Busto. "Con i sistemi di visione si riesce a fare quasi tutto quello che potrebbe fare un uomo addestrato che guarda la stessa scena. La differenza è che di sistemi di visione ne possiamo installare quanti ne vogliamo. È come avere tante persone che 24 ore su 24 guardano la stessa scena, magari anche al buio".

"La stragrande maggioranza degli incidenti sui luoghi di lavoro avvengono per inosservanza delle norme di sicurezza, anche le più semplici e banali. Ritengo che la formazione resa obbligatoria oltre al controllo del rispetto delle regole, magari supportato con sistemi AI di gamification, possa far evolvere l'Uomo, oltre che la Macchina", aggiunge Alberto Baccari di Namu. "In questo modo, oltre ad arricchirsi l'azienda, si arricchisce anche il lavoratore, sia in termini economici che in termini di consapevolezza dei rischi del proprio mestiere".

Il commento di Baccari, che pure si occupa di algoritmi e automazione, ha un'impostazione cauta riguardo al tema. "Sono profondamente preoccupato dei rischi che l'AI potrà apportare sugli schemi comportamentali dell'Uomo a vantaggio di chi gestisce la Macchina. L'adozione di sistemi AI predittivi porterà inevitabilmente al paradigma: Non ci devo pensare io, tanto se sto sbagliando, me lo dirà l'algoritmo!". Preferirei invece che il concetto fosse: Metto il casco, perché è una regola di sicurezza e se quella telecamera vede che l'indosso guadagnerò 2 $ in più a fine giornata!

Proprio per questo nella nostra azienda ogni processo, innovazione e algoritmo è studiato mettendo al centro il beneficio culturale, cognitivo ed economico dell'effettivo utilizzatore. Se l'AI sostituisce l'Uomo nelle attività basilari cognitive, allora non è buon segno.

Importante, infine, il fatto che l'investimento non dovrebbe essere dedicato esclusivamente alla sicurezza - una scelta che per molti imprenditori sarebbe difficile da affrontare. Come suggerisce lo stesso progetto di Suffolk, infatti, gli stessi sistemi possono svolgere più di un compito. Vigilare sul cantiere di giorno per la sicurezza, e di notte come antifurto; simile approccio per i sensori su veicoli e macchinari, che possono renderli più sicuri ma anche prevenire furti e ottimizzare i costi di manutenzione.

Speriamo dunque che siano rose e che fioriscano presto. Magari tra non molto potremmo ringraziare un algoritmo per aver ridotto il numero di morti bianche.

Nota: l'articolo è stato modificato per aggiungere il commnento di Alberto Baccari. 

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