La Banca d'Italia ha pubblicato un nuovo studio nella collana Mercati, infrastrutture, sistemi di pagamento (MISP n. 82) dedicato all'applicazione dell'intelligenza artificiale nel controllo di qualità delle banconote durante il processo di produzione.
Lo studio tratta dell'utilizzo delle cosiddette Reti Siamesi (una particolare tipologia di reti neurali) per supportare gli operatori specializzati nell'individuazione di eventuali errori di produzione delle banconote. Il modello si avvale del few-shot learning, una tecnica che consente al sistema di apprendere anche a partire da un numero molto limitato di esempi, caratteristica particolarmente utile in un contesto in cui non è possibile disporre di una classificazione completa di tutti i difetti riscontrabili.
Tra i punti di forza del sistema sviluppato, la ricerca evidenzia un approccio di "spiegabilità": il modello non si limita a segnalare una possibile anomalia, ma è in grado di indicare le ragioni della segnalazione, agevolando l'operatore nella valutazione finale. L'intelligenza artificiale non è, dunque, un sostituto del giudizio umano, ma uno strumento di supporto a una decisione che resta in capo agli esperti.
