Case Study
GenAI al servizio dell'archivista per preservare i file digitali nel tempo
Eng ha supportato il Polo Archivistico della RER nell’evoluzione del processo di valutazione dell’interoperabilità dei formati di File digitali per garantire che i documenti conservati siano sempre leggibili.
L'interoperabilità dei formati si riferisce alla capacità di diversi sistemi e applicazioni di scambiare, leggere e interpretare correttamente i dati, indipendentemente dal formato in cui sono stati creati. Questo concetto è fondamentale per garantire la compatibilità tra software diversi e facilitare la conservazione e la gestione dei documenti digitali nel tempo.
Where: Italy
Il progetto ha sfruttato con successo l'AI e il Machine Learning per automatizzare la valutazione dei formati dei file. Abbiamo realizzato un prototipo di catalogo dei formati e un flusso di lavoro per il calcolo dell'indice di interoperabilità, presentati in vari convegni, suscitando notevole interesse per la metodologia e le future prospettive per la creazione di soluzioni di conservazione digitale più efficienti, riproducibili e scalabili. Dalla comprensione delle complessità dei formati di file e dei registri esistenti fino allo sviluppo e perfezionamento del modello di classificazione basato sull'AI, è emersa l'importanza di un approccio multidisciplinare nella risoluzione dei problemi innovativi che caratterizzano gli archivi digitali.
Challenge
Il Polo Archivistico della della Regione Emilia Romagna riconosce i Formati dei file al momento del caricamento in archivio, e fornisce periodiche rivalutazioni della loro interoperabilità per intervenire tempestivamente su quelli a rischio obsolescenza. Il processo, seguito da esperti di dominio secondo le normative AgID vigenti, avviene attraverso il Registro dei Formati, con ingente investimento di tempo e risorse.
Approach
Per supportare efficacemente l'archivista, la soluzione realizzata deve gestire un linguaggio tecnico-giuridico di difficile comprensione e disporre di conoscenze di dominio settoriali. EngGPT, il nostro LLM di AI Generativa Privata, effettua la classificazione delle valutazioni testuali distinguendole in base ai criteri AgID e generando delle etichette che combinano le informazioni delle valutazioni con quelle relative ai criteri di classificazione. I testi esaminati vengono associati a degli score, che vanno a comporre lo score di interoperabilità complessivo.
Digital Ecosystem
Solution
Digital Ecosystem
Abbiamo così realizzato un processo di valutazione quantitativa che abbiamo applicato sull’intera banca dati dei Formati File di una delle fonti più autorevoli nel settore a livello internazionale, la Biblioteca del Congresso degli Stati Uniti. Il risultato è un Catalogo dei Formati ampliato con valutazioni sul grado di interoperabilità, basate su un processo di valutazione oggettivo e riproducibile, nel rispetto delle normative nazionali AgID. Inoltre, la soluzione supporta l'archivista fornendo una motivazione sintetica in linguaggio naturale per ogni valutazione. L'affidabilità e la qualità dei risultati è garantita dall’arricchimento del modello con informazioni di Contesto. Assieme al Catalogo, in una seconda fase progettuale è stato rilasciato un applicativo di consultazione, che supporta il cliente nella navigazione del Catalogo valutato.
Results
Valutazione quantitativa, con score legato a una scala di valori di riferimento
Valutazioni e spiegazioni in due lingue (italiano e inglese)
Risultati affidabili e di qualità
Piena trasparenza del processo decisionale del modello
Impacts
To know more
Recommended for you
Explore additional content associated with the topic
