Genia, BI-REX

Il progetto GENIA, acronimo di Generative Intelligence for Advanced Networks, rappresenta un’iniziativa di innovazione tecnologica di frontiera volta alla trasformazione delle infrastrutture di telecomunicazione in sistemi intelligenti e proattivi. Finanziato nell’ambito del PNRR (Missione 4, Investimento 2.3), il progetto è nato dalla sinergia strategica tra Hal Service SpA (capofila), Emisfera Società Cooperativa e il CNR-IEIIT come partner scientifico attraverso il centro di competenza BI-REX.

Avviato a maggio 2025 e conclusosi con successo nel febbraio 2026, il progetto ha raggiunto un livello di maturità tecnologica TRL 7, convalidando un sistema prototipale completo in un ambiente operativo reale.

L’obiettivo primario è stato il superamento del modello di gestione reattivo delle reti a favore di un approccio predittivo basato su Intelligenza Artificiale Generativa e Machine Learning. La metodologia si è articolata in diverse fasi:

• Analisi e Preprocessing dei Dati: Integrazione di dataset eterogenei provenienti da piattaforme di monitoraggio quali Zabbix, Radius e WiC Manager, sottoposti a processi di normalizzazione e pulizia automatizzata.
• Sviluppo Algoritmico: Analisi comparativa di diversi modelli di apprendimento supervisionato, tra cui Deep Neural Networks (DNN), Support Vector Machines (SVM) e Random Forest.
• Feature Engineering: Identificazione dei predittori più significativi, come packet loss e latenza, per la classificazione dello stato operativo delle linee (OK, damage, decline).

La validazione del sistema in ambiente di produzione ha confermato il raggiungimento degli obiettivi prestazionali prefissati:

• Manutenzione Predittiva: Il modello ha dimostrato un’accuratezza diagnostica superiore all’85% nella previsione di guasti e degrado prestazionale, basata su analisi multi-temporale dei dati dell’intero anno 2025.
• Efficienza Diagnostica: La piattaforma è in grado di elaborare metriche operative e fornire output diagnostici in tempi quasi reali (inferiori ai 3 secondi), riducendo drasticamente il downtime del servizio.
• Interfaccia Conversazionale “Hally”: Sviluppo di un assistente virtuale basato su tecniche di Natural Language Processing (NLP). Questo strumento permette ai tecnici del Network Operations Center (NOC) di interagire in linguaggio naturale per ricevere report istantanei e suggerimenti sulle contromisure operative da adottare.
• Piattaforma di Active Learning: Implementazione di un modulo di apprendimento continuo che permette al sistema di evolvere e migliorare le proprie capacità diagnostiche integrando costantemente nuovi dati di rete.

I risultati di GENIA pongono le basi per un nuovo standard industriale nella gestione delle infrastrutture critiche. La roadmap post-progetto prevede:

1. Industrializzazione: Consolidamento della piattaforma all’interno dell’infrastruttura di Hal Service per ottimizzare i costi operativi e la resilienza della rete.
2. Scalabilità: Estensione della soluzione a settori affini (energia, trasporti) che richiedono monitoraggio in tempo reale e prevenzione dei guasti.
3. Open Science: Pubblicazione di dataset anonimizzati per favorire la ricerca accademica e lo sviluppo di nuovi modelli di AI nel settore TLC.

I dati di monitoraggio e l’avanzamento del progetto GENIA sono regolarmente registrati sul sistema informatico nazionale ReGiS del Ministero dell’Economia e delle Finanze.