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La Marina mette l’IA applicata in cima all’elenco delle priorità tecnologiche in cinque aree
La Marina degli Stati Uniti colloca l’IA applicata in cima a un elenco di priorità tecnologiche articolato in cinque aree, condiviso con investitori e aziende della difesa. Il piano riguarda la fusione dei sensori, il comportamento autonomo
AI.info Team ·
La Marina degli Stati Uniti mette l’intelligenza artificiale applicata in cima a un elenco di priorità tecnologiche articolato in cinque aree, pensato per orientare le aziende della difesa e gli investitori verso le capacità che il servizio prevede di acquistare nei prossimi anni.
Justin Fanelli, chief technology officer del Department of the Navy, ha condiviso le priorità aggiornate in un’intervista pubblicata da TechCrunch il 19 settembre 2026. L’elenco non costituisce un impegno di finanziamento né una graduatoria dei singoli programmi, ma Fanelli ha detto che è pensato per dare alle aziende commerciali un’indicazione più chiara di come i loro prodotti potrebbero trovare spazio nella Marina.
L’IA applicata è in testa alle cinque aree tecnologiche della Marina
La prima categoria riguarda l’IA applicata, compresi il machine learning e i software sempre più agentici, che trasformano i dati grezzi in decisioni operative. Tra gli esempi della Marina figurano la fusione dei sensori, il supporto all’individuazione dei bersagli, il comportamento autonomo e le operazioni informatiche realizzate principalmente tramite software, anziché nuovo hardware.
Seguono altre quattro categorie: scienza dell’informazione quantistica; networking avanzato; operazioni sullo spettro elettromagnetico; ingegneria digitale e interoperabilità. L’elenco riflette l’attenzione per tecnologie in grado di operare a bordo delle navi, in località remote, sulle reti di coalizione e in ambienti caratterizzati da comunicazioni contese.
L’ingegneria digitale e l’interoperabilità costituiscono il livello di connessione. La categoria comprende interfacce di programmazione delle applicazioni aperte, ingegneria dei sistemi basata su modelli e architettura zero-trust, pensate per ridurre il lavoro di integrazione personalizzata necessario ogni volta che la Marina aggiunge un nuovo sistema.
Il segnale di Fanelli agli investitori è anche una strategia di approvvigionamento
Fanelli ha detto a TechCrunch che il segnale della domanda della Marina si è rafforzato da quando il servizio ha pubblicato per la prima volta le priorità tecnologiche a più lungo termine. Gli investitori gli hanno detto che il precedente elenco aveva cambiato il loro modo di interpretare i piani di acquisto della Marina, spingendo il servizio a pubblicarne una versione aggiornata dopo essersi consultato con diversi investitori in venture capital.
«Il costo di questo, o la responsabilità, ricade su di noi: se non intendiamo farlo da soli, dobbiamo trasmettere un segnale più chiaro,»
Justin Fanelli, chief technology officer, Department of the Navy
L’approccio mira in parte a colmare il divario di finanziamento tra la ricerca iniziale e la fase in cui la Marina effettua di norma acquisti più consistenti. Fanelli ha detto che il servizio acquista per lo più da aziende che si trovano tra la Serie D e la Serie F, mentre in passato la ricerca sostenuta dalla Marina aiutava le aziende a superare le fasi dal seed alla Serie B.
Con il nuovo approccio, ci si aspetta che gli investitori commerciali finanzino una parte maggiore di questo sviluppo. La Marina può quindi acquistare prodotti maturi o collaborare con capitali privati, anziché finanziare ogni capacità sin dall’inizio.
I sistemi commerciali stanno già sostituendo programmi in ritardo
Fanelli ha citato diversi acquisti recenti per illustrare come funziona in pratica la strategia. A settembre la Marina ha assegnato un contratto da 562 milioni di dollari per l’MQ-25 Stingray, un aereo autonomo per il rifornimento in volo progettato per estendere l’autonomia dei caccia imbarcati sulle portaerei.
Il servizio sta acquistando anche hardware di edge computing da Armada, da installare a bordo delle navi e in siti remoti. Gecko Robotics si occupa di ispezioni che in precedenza richiedevano processi manuali e pericolosi, mentre Domino Data Lab gestisce la pipeline di machine learning della Marina, secondo quanto riferito da Fanelli.
In un altro esempio, la Marina ha sostituito un programma in ritardo per telecamere di bordo con telecamere e software commerciali di Applied Intuition. Fanelli ha detto che il cambiamento ha ridotto i tempi di circa quattro anni e ha permesso di installare il sistema su più navi del previsto.
Questi esempi mostrano la differenza tra una priorità tecnologica e un programma tradizionale di armamenti. La Marina non cerca soltanto nuove piattaforme: punta anche a software, infrastrutture per i dati e sistemi sviluppati da aziende commerciali, in grado di migliorare le operazioni esistenti senza dover attendere l’intero ciclo di sviluppo dell’hardware.
L’elenco si basa sulle precedenti direttive della Marina sull’IA
Le priorità aggiornate seguono un quadro tecnologico formale del Department of the Navy, pubblicato nel giugno 2025. Quel documento elencava l’IA e l’autonomia tra le cinque aree prioritarie di alto livello e indicava come sottoaree il machine learning applicato, l’elaborazione del linguaggio naturale, la verifica dei modelli, la governance dei rischi dell’IA, le piattaforme autonome per le missioni, le infrastrutture di edge AI e le pipeline di sviluppo dell’IA.
Il servizio ha adottato anche una strategia più ampia sull’IA. Nel luglio 2026, il segretario ad interim della Marina Hung Cao ha approvato la Strategy to Weaponize Data and Artificial Intelligence del Department of the Navy, che punta a una forza pronta a utilizzare i dati e a decisioni operative più rapide. L’ufficio del responsabile dei sistemi informativi della Marina ha descritto la strategia come una tabella di marcia per una «flotta con l’IA al primo posto».
Priorità di ricerca distinte indicano gli ambiti in cui la tecnologia potrebbe essere applicata. I documenti di bilancio della Marina descrivono attività sull’uso del machine learning per programmare la manutenzione nei cantieri navali, sull’estrazione assistita dall’IA di procedure navali da dati in linguaggio naturale, sulla manutenzione predittiva delle piattaforme autonome e sull’elaborazione a bordo per le missioni di contromisure antimine.
Le priorità non garantiscono contratti
L’elenco della Marina articolato in cinque aree presenta un limite esplicito: non promette finanziamenti, non seleziona un fornitore specifico e non garantisce che tutte le tecnologie superino il processo di approvvigionamento. Il documento afferma inoltre che le priorità possono cambiare in risposta a esigenze operative a breve e a lungo termine.
Fanelli ha detto che la struttura del bilancio resta uno dei principali motivi per cui le tecnologie promettenti falliscono dopo essere entrate nella Marina. Un nuovo sistema deve sostituire qualcosa per cui il servizio già spende, altrimenti la Marina potrebbe avere difficoltà a sostenerlo nel corso dei lunghi cicli di pianificazione.
Questa condizione mette alla prova in modo concreto la priorità assegnata all’IA applicata. Gli algoritmi e i software agentici possono attirare investimenti, ma dovranno dimostrare di migliorare le decisioni, ridurre il lavoro manuale pericoloso, sostituire costi esistenti o collegare sistemi che attualmente operano separatamente. L’elenco della Marina rende questi obiettivi di adozione più espliciti di un generico appello all’intelligenza artificiale.