La continua crescita della domanda di prodotti di alta qualità, personalizzati e sostenibili, richiede sistemi di produzione sempre più auto-adattativi, flessibili ed efficienti. In questo contesto diviene di rilevanza cruciale la disponibilità di processi di produzione intelligenti per il futuro di tutte le macchine utensili e dei prossimi sviluppi delle loro tecnologie di automazione. Tali processi di produzione integreranno propriamente metodologie euristiche basate su intelligenza artificiale (IA) ed in particolare su tecniche di apprendimento automatico (AA), a fianco dei tradizionali metodi formali di modellazione e controllo.

Di fatto, la integrazione di metodi euristici e formali sarà la soluzione alla necessità di incrementare al variare delle condizioni al contorno la autonomia delle macchine, la loro capacità di auto-regolazione, e di correggere errori e gestire incertezze dovute a materiali e complessità dei processi. Tale necessità deriva da una parte dalla consapevolezza che ogni tentativo di modellazione di processi e macchine allo scopo di predirne e controllarne la dinamica sono limitati in accuratezza, e dall’altra dal fatto che sono disponibili sempre più dati e tecniche analitiche per elaborare gli stessi. La ricerca in questo campo si focalizza quindi sulla combinazione di soluzioni per la modellazione deterministica con metodi di IA ed AA, integrando le tecniche di elaborazione dei dati e la conoscenza acquisita dall’uomo sui processi di produzione.