Gli agenti di intelligenza artificiale generativa sono ormai capaci di usare strumenti software, consultare fonti e restituire risposte dal tono sicuro. Eppure, proprio quando servirebbe maggiore affidabilità, mostrano i loro limiti: faticano ad astrarre concetti da un dominio all’altro, costruiscono piani fragili di fronte all’incertezza e raramente sanno spiegare perché un’azione sia giustificata. Soprattutto, non sanno fermarsi quando le evidenze o le regole non sono sufficienti. In settori regolamentati come la conformità normativa, la cybersicurezza o il supporto alle decisioni pubbliche, questo è un ostacolo decisivo.
È da questa sfida che nasce l’iniziativa di una PMI greca specializzata in sistemi di agenti di IA affidabili, che sta costruendo un consorzio per candidarsi alla Pathfinder Challenge DeepRAP dello European Innovation Council, dedicata a ragionamento profondo, astrazione e pianificazione per sistemi cognitivi affidabili.
Il titolo della proposta è “Accountable Cognitive Reasoning Architecture” (ACRA), un’architettura neuro-simbolica che separa in tre livelli misurabili le funzioni che oggi un unico modello linguistico svolge senza struttura visibile. Il primo livello, il Capability Abstraction Graph, trasforma le descrizioni delle capacità in grafi concettuali trasferibili tra domini. Il secondo, l’Adaptive Hierarchical Planner, genera piani gerarchici con scenari alternativi e ripianifica quando le risorse sono limitate. Il terzo, l’Outcome Verification Engine, verifica le azioni prima e dopo l’esecuzione e, quando necessario, produce un rifiuto motivato e verificabile. Un livello di memoria esperienziale, curato e versionato, conserva le lezioni apprese dai fallimenti: nei test di laboratorio ha ridotto dal 25 all’84% i token necessari per le istruzioni, superando i controlli di sicurezza in tutti e cinque gli scenari realistici testati.
L’obiettivo è un dimostratore a TRL 4 per il supporto decisionale in ambito regolamentato, con codice, dati e benchmark rilasciati in open science. L’architettura è indipendente dal fornitore, funziona con modelli europei open-weight e su dispositivi edge, e risponde ai requisiti dell’AI Act europeo grazie a tracciabilità, log riproducibili e supervisione umana integrata.
Chi si cerca
Il consorzio è aperto a università, istituti di ricerca e sviluppo, grandi imprese, PMI di ogni dimensione e altre organizzazioni, con sede in almeno due ulteriori Stati membri o paesi associati. Sono richieste competenze in rappresentazione della conoscenza e ontologie, pianificazione in condizioni di incertezza, metodi formali e verifica, progettazione di benchmark, validazione pilota in contesti reali ed expertise etico-legale sull’AI Act.
Il ruolo dei partner
- Partner per la rappresentazione della conoscenza: guida il lavoro sui Capability Abstraction Graph, sulla progettazione delle ontologie e sugli esperimenti di trasferimento tra domini.
- Partner per la pianificazione: guida lo sviluppo dell’Adaptive Hierarchical Planner, inclusa la pianificazione di contingenza e la ripianificazione.
- Partner per i metodi formali: guida l’Outcome Verification Engine: verifica delle policy, rifiuto spiegabile e relative metriche.
- Partner per la valutazione: co-dirige il benchmark aperto con piani di riferimento, rifiuti di riferimento e metriche di confidenza.
- Partner pilota: mette a disposizione un ambiente realistico per il dimostratore TRL 4 e co-progetta gli indicatori.
- Partner etico-legale: guida il work package sull’etica e co-redige la dichiarazione di impatto etico e sociale.
- Partner infrastrutturale (opzionale): esegue test su modelli europei open-weight e dispositivi edge.
Una stessa organizzazione può ricoprire più ruoli. Le organizzazioni interessate possono manifestare il proprio interesse tramite la rete Enterprise Europe Network, citando il riferimento RDRGR20261002009.
La scadenza delle manifestazioni di interesse è fissata al 15 ottobre 2026 essendo la scadenza della call il 28 ottobre 2026.
Per ulteriori informazioni e per la manifestazione di interesse scrivere a een@spin.srl