Comunicazione in tempo reale tra persone che parlano lingue differenti grazie a tecnologie innovative come Cognitive Services e Machine Learning

Si stimano in oltre 5 milioni, pari a quasi il 9% della popolazione totale, gli stranieri regolari  (+25% rispetto al 2012), di cui il 57,8% residente al Nord. In un contesto di questo tipo non possono essere sottovalutate le difficoltà culturali, soprattutto linguistiche, che questi incontrano nell’interfacciarsi con le pubbliche amministrazioni, ad esempio presso gli sportelli al pubblico. Difficoltà che ovviamente coinvolgono anche il personale addetto a questi sportelli. Con lo scopo di migliorare l’inclusione sociale e avvicinare le istituzioni ai cittadini che più necessitano un aiuto, abbiamo creato una soluzione di Digital Include che, grazie a tecnologie innovative come Cognitive Services e Machine Learning, è in grado di abbattere le barriere culturali e linguistiche.

traduttore per l'inclusione sociale

Da questo progetto nasce ALKALIMA (dall’arabo parola), una piattaforma basata sui Cognitive Services in grado di analizzare la voce, tradurla in testo, tradotto a sua volta in una lingua diversa ed infine trasformata di nuovo in voce. Bastano un PC, una connessione ad Internet, un microfono e un altoparlante. Ogni pubblica amministrazione potrà quindi dotare le proprie postazioni che erogano servizi ai cittadini di questo importante strumento di inclusione sociale in grado di tradurre ad oggi già 36 lingue.

alkalima traduttore public sector pubblica amministrazione

Il progetto è destinato presto ad evolversi grazie ad un Totem che, sfruttando l’intelligenza artificiale ed i servizi cognitivi, potrà fungere da assistente virtuale e guidare i cittadini nei processi della pubblica amministrazione e nella richiesta di documentazioni, atti e informazioni. Qualora l’algoritmo non sia in grado di tradurre e comprendere quanto richiesto si potrà automaticamente parlare con un operatore, grazie ai sistemi di Virtual Communication basati su Skype. Il sistema, a valle di questo processo, apprenderà quanto fatto dall’operatore grazie al Machine Learning e sarà in grado di rispondere in futuro alle domande a cui non era riuscito a dare risposta.