'Judo-BI' è un ‘Proof-Of-Concept’ orientato al miglioramento pratico del processo di Risk Management, per dimostrare valore in un contesto reale.
Pragmaticamente modulare, è un Decision-Support layer che si integra con il 'C-ISMS' (Cyber-Information Security Management System) per un RM più reattivo; identificando pattern o dipendenze critiche al fine di produrre suggerimenti operativi mappati ai controlli di Sicurezza.

La gestione efficace del Rischio negli attuali contesti altamente interconnessi e in rapido movimento/cambiamento richiede metodologie in grado di rispondere in tempo reale alle minacce emergenti.
Questa bozza preliminare delinea un framework ibrido che sfrutta tecniche avanzate di ‘Machine Learning’, modellazione statistica e ottimizzazione ‘quantum inspired’ — associato ad un caso d’uso pratico tratto dalle competizioni di Judo di alto livello — per sviluppare capacità decisionali nell’ordine dei millisecondi o relative porzioni infinitesime di tempo.

Combinando l'acquisizione del movimento in ‘3D’ e la sensoristica inerziale (‘IMU – Inertial Measurement Unit’) con ‘Reinforcement Learning (RL)’, il nostro sistema impara a riconoscere schemi biomeccanici di sbilanciamento e contrattacco, mentre parametri di natura etica configurabili (ricompense “fair play”) garantiscono il rispetto delle norme sportive internazionali od organizzative.

Parallelamente, integrando l’Intelligenza Artificiale in una ‘Design Structure Matrix (DSM)’ per riconfigurare dinamicamente le dipendenze del sistema, vengono impiegati modelli a effetti misti (‘FREM’) per quantificare variabilità sia globali che locali; esplorando algoritmi di risoluzione di tipo quantistico per l’ottimizzazione delle variabili di configurazione esterne al modello ML (iperparametri), che non possono essere derivate dai dati di addestramento ma che ne determinano le caratteristiche principali e il relativo comportamento.

La componente psicologica degli atleti, espressa attraverso un indicatore composito di "bioritmi" (qualità del sonno, variabilità della frequenza cardiaca, livello di stress), viene inserita/integrata come variabile addizionale nelle fasi di ‘feature extraction’ e modellazione statistica.

L’obiettivo finale è un progetto pilota trasferibile — inizialmente validato nel dominio del Judo — che simuli scenari di “attacco-difesa” in processi di controllo industriale ed economico, a garanzia della RESILIENZA di un Sistema e permettendo una mitigazione ultraveloce del Rischio, trasparente e conforme a criteri etici.

Le sezioni successive, in corso di elaborazione, descriveranno nel dettaglio la pipeline di raccolta-dati, l’architettura ‘RL’, le analisi statistiche e il mapping industriale proposto.