Per i sistemi di Intelligenza Artificiale, la qualità dei dati è fondamentale. Dati di addestramento scadenti, anche in minima parte, possono compromettere gravemente le prestazioni finali dei modelli. Questo è ben noto tanto ai grandi quanto ai piccoli sviluppatori: il "rumore" presente nei dati utilizzati per l’addestramento degli algoritmi di apprendimento automatico rende i modelli meno accurati e più inclini a errori.

L’unico modo per ottenere modelli più precisi, risultati affidabili e tecnologie più responsabili è partire da dati ben curati, puliti e annotati con attenzione. A ciò si aggiungono tecniche avanzate, come l’apprendimento per rinforzo con feedback umano (RLHF – Reinforcement Learning with Human Feedback).

Pangeanic si afferma come azienda leader nei servizi di Data for AI, offrendo soluzioni complete per l’approvvigionamento e la preparazione di dati destinati all’addestramento di modelli di Intelligenza Artificiale, grazie all’integrazione di tecnologie all’avanguardia e competenze umane altamente specializzate. Il nostro approccio integrato, unito alla piattaforma proprietaria PECAT, rappresenta un elemento chiave nei progetti che richiedono il trattamento accurato di grandi volumi di dati multilingue e multiculturali, con l’impiego di diverse discipline per ottenere risultati sofisticati e di valore per i modelli di nuova generazione.

Desideriamo condividere con i lettori uno dei progetti più significativi recentemente realizzati da Pangeanic, che ben rappresenta il nostro metodo di lavoro.

La Sfida: 2.000 ore di audio grezzo in più lingue

Un prestigioso cliente internazionale si è affidato a Pangeanic per il trattamento e la gestione di oltre 2.000 ore di registrazioni audio, in diversi formati (WAV, MP3, FLAC, ecc.) e in molteplici lingue. I dati comprendevano letture da copione (scripted speech), conversazioni spontanee e registrazioni da call center, presentando una serie di sfide complesse: qualità audio variabile, rumori di fondo, metadati disomogenei.

Si trattava, in sintesi, di dati grezzi e disordinati. E come già sottolineato, un modello di IA è efficace solo quanto i dati che lo alimentano. Il primo passaggio fondamentale è stato quindi il preprocessing e la segmentazione precisa dell’audio.

1. Preprocessing e segmentazione con marcatura temporale

Il team di Pangeanic ha avviato il progetto segmentando ogni file audio in conformità alle specifiche tecniche fornite dal cliente. Ogni segmento rilevante è stato identificato e corredato di marcature temporali (timestamps), classificato per lingua, dominio, qualità audio e altri parametri. Questa fase ha trasformato dati caotici in materiale strutturato, pronto per l’addestramento dei modelli.

2. Ingestione e gestione dei dati con la piattaforma PECAT

Dopo la segmentazione, i dati sono stati caricati in PECAT, la piattaforma proprietaria di Pangeanic per la gestione efficiente dei progetti di annotazione. PECAT (acronimo di Platform for Efficient Data Management) consente la supervisione in tempo reale, l’assegnazione dinamica dei compiti, la validazione della qualità e un controllo continuo sull’intero ciclo di lavoro.

3. Trascrizione manuale ed arricchimento linguistico

Uno degli aspetti più critici è stato rappresentato dalla trascrizione manuale dei file audio. Qui è intervenuta la rete di linguisti e trascrittori professionisti di Pangeanic, in grado di garantire una trascrizione precisa, coerente e adatta alla lingua e varietà dialettale di ciascun file, superando i limiti ancora presenti nei sistemi automatici.

4. Riconoscimento dei parlanti e annotazione dei turni di conversazione

Per ogni segmento, è stata effettuata la diarizzazione, ovvero l’identificazione dei singoli parlanti, con indicazione dei cambi di turno. Questa operazione è fondamentale in contesti conversazionali, come le chiamate ai call center, dove è essenziale distinguere gli interlocutori.

5. Riconoscimento delle entità nominate (NER)

Successivamente, si è proceduto all’annotazione delle entità nominate (Named Entity Recognition), come nomi propri, organizzazioni, luoghi e date, seguendo rigorosamente le linee guida fornite dal cliente. Questa fase è cruciale per addestrare modelli linguistici intelligenti e performanti.

6. Anonimizzazione delle informazioni personali (PII)

Nel pieno rispetto della normativa vigente in materia di privacy, Pangeanic ha applicato tecniche avanzate di anonimizzazione dei dati personali (Personally Identifiable Information). Quando necessario, le informazioni sensibili sono state etichettate, mascherate o rimosse direttamente dall’audio, garantendo così un uso sicuro e conforme dei dati.

7. Arricchimento con metadati standardizzati

Infine, ogni file audio è stato corredato da metadati strutturati e arricchiti, facilitandone l’integrazione nei sistemi di IA. Tra le informazioni raccolte: lingua, dominio, durata, numero di parlanti, qualità audio e altri attributi tecnici, sempre in formati compatibili e standardizzati.

Consegna finale: JSON e altri formati richiesti

Il progetto si è concluso con la consegna di un pacchetto completo in formato JSON, insieme ad altri formati specifici richiesti dal cliente. Tutti gli audio sono stati processati, trascritti, annotati, anonimizzati e corredati di metadati, pronti per essere utilizzati come dati di addestramento di alta qualità. Il tutto è stato realizzato in sole quattro settimane.

Tecnologia, piattaforma e competenza umana: l’approccio integrato di Pangeanic

Questo progetto dimostra come la sinergia tra piattaforme tecnologiche proprietarie (PECAT), processi collaudati e professionalità umana specializzata consenta a Pangeanic di offrire un trattamento dati completo e conforme ai più alti standard. Ogni fase è stata supervisionata da esperti, in un approccio human-in-the-loop che assicura qualità, accuratezza e responsabilità etica.

In un’epoca in cui l’Intelligenza Artificiale dipende sempre di più da dati affidabili, puliti e di origine etica, Pangeanic si conferma come partner tecnologico globale, capace di adattare ed espandere soluzioni su scala multilingue, multiculturale e multidominio.

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