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RICERCA E SVILUPPO
Intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale rappresenta un elemento fondamentale della nostra proposta tecnologica.
Si tratta di una branca dell’informatica che si occupa dello sviluppo di sistemi e algoritmi in grado di eseguire compiti complessi.
Questi sistemi sono progettati per apprendere dai dati, adattarsi all’ambiente circostante e svolgere compiti specifici in modo autonomo, senza necessità di essere esplicitamente programmati per ogni singola azione.
In sostanza, l’obiettivo dell’intelligenza artificiale è quello di creare macchine capaci di imitare alcune delle funzioni cognitive umane, come il ragionamento, la percezione, l’apprendimento e il problem solving.
I diversi approcci dell'intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale (IA) può essere sviluppata e implementata attraverso vari approcci, ciascuno con le sue metodologie e applicazioni specifiche.
Ecco una panoramica dei principali approcci dell’IA:
Machine learning
Gli algoritmi vengono addestrati su grandi quantità di dati per rilevare modelli e fare previsioni o prendere decisioni basate sui modelli.
Reti neurali artificiali
Le reti neurali sono un sistema di calcolo ispirato al cervello, che "impara" attraverso un processo chiamato apprendimento automatico.
Linguaggio naturale
Tecnologia che potenzia l’interazione tra computer e linguaggio umano, con l’obbiettivo che la macchina possa analizzare, comprendere e generare testo.
Visione artificiale
Elaborazione ed analisi di immagini e video, mediante algoritmi complessi per comprendere il contenuto visivo e manipolarlo.
Robotica
Sviluppo di robot in grado di simulare azioni complesse in modo autonomo, imitando le capacità umane.
Machine learning
Il Machine Learning rappresenta un momento cruciale per il successo a lungo termine dei nostri clienti in un mercato globale e locale sempre più competitivo.
Il machine learning (apprendimento automatico) è una branca dell’intelligenza artificiale che si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli che consentono ai computer di apprendere dai dati e migliorare le loro prestazioni nel tempo senza essere esplicitamente programmati per svolgere compiti specifici.
Ambiti applicativi
Il vantaggio competitivo del machine learning
Il machine learning (ML) offre numerosi vantaggi competitivi alle aziende e organizzazioni che lo adottano.
Ecco alcuni dei principali vantaggi:
Automazione dei processi
Riduzione della necessità di interventi manuali, aumentando l'efficienza e la produttività .
Decisioni basate sui dati
Facilitazione su decisioni informate e accurate basate su grandi quantità di dati.
Innovazione
Facilita lo sviluppo di nuove tecnologie e soluzioni innovative.
Personalizzazione
Migliora l'esperienza dell'utente attraverso raccomandazioni e servizi personalizzati.
Rilevamento di pattern
Identifica pattern e anomalie che sarebbero altrimenti difficili da rilevare manualmente.
Data Mining
Il data mining è il processo di scoperta di modelli, tendenze e informazioni provenienti da grandi insiemi di dati. Coinvolge l’uso di varie tecniche statistiche, di apprendimento automatico e di sistemi di database al fine di analizzare ed estrarre informazioni utili da dati strutturati o non strutturati.
Il data mining è un potente strumento per l’estrazione di informazioni utili a creare strutture intelligenti e flessibili in grado di adattarsi rapidamente alle esigenze di mercato, riducendo costi, migliorando l’efficienza operativa e consentendo una produzione personalizzata su larga scala.
Ambiti applicativi
Le tecniche di data mining
Il data mining è il processo di estrazione di informazioni utili da grandi insiemi di dati attraverso l’uso di varie tecniche e algoritmi.
Le tecniche di data mining possono essere suddivise in diverse categorie, ciascuna con applicazioni specifiche.
Ecco una lista delle principali tecniche:
Classificazione
Tecnica che utilizza algoritmi di apprendimento automatico, per assegnare nuovi dati a categorie predefinite.
Previsione
Tecnica che si avvale di algoritmi di apprendimento automatico per estrarre modelli dai dati storici e utilizzarli per prevedere eventi futuri o valori sconosciuti.
Clustering
Tecnica che identifica una struttura all'interno di un set di dati non etichettati, raggruppando autonomamente insiemi di oggetti aventi caratteristiche simili.
Rilevamento delle anomalie
Identificazione dei dati che si discostano significativamente dal comportamento normale o atteso, all'interno di un set di dati per prevenire eventi dannosi
Riduzione dimensionalitÃ
Tecnica che mira a ridurre il numero di variabili o caratteristiche in un set di dati, pur mantenendo le informazioni più importanti e significative.
Intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale rappresenta un elemento fondamentale della nostra proposta tecnologica.
Si tratta di una branca dell’informatica che si occupa dello sviluppo di sistemi e algoritmi in grado di eseguire compiti complessi.
Questi sistemi sono progettati per apprendere dai dati, adattarsi all’ambiente circostante e svolgere compiti specifici in modo autonomo, senza necessità di essere esplicitamente programmati per ogni singola azione.
In sostanza, l’obiettivo dell’intelligenza artificiale è quello di creare macchine capaci di imitare alcune delle funzioni cognitive umane, come il ragionamento, la percezione, l’apprendimento e il problem solving.
Il vantaggio competitivo della realtà aumentata
L’utilizzo della realtà aumentata consente di creare esperienze in grado di catturare l’attenzione dei potenziali clienti in modo più efficace
rispetto ai metodi tradizionali. Questo perché l’AR consente di creare contenuti che i consumatori possono sperimentare
attivamente e direttamente. Ecco alcuni vantaggi:
Esperienze coinvolgenti
Interazioni coinvolgenti e memorabili con i prodotti e i servizi dell’azienda, che possono portare a una maggiore soddisfazione del cliente e fidelizzazione.
Differenziazione prodotto
Miglioramento dei prodotti esistenti o introduzione di nuove funzionalità che possono differenziare l’offerta dell’azienda sul mercato, distinguendola dai concorrenti.
Personalizzazione offerte
Offerta di esperienze personalizzate ai clienti, adattando i contenuti digitali in base alle loro preferenze e necessità specifiche.
Comprensione del prodotto
Conoscenza più approfondita dei prodotti perchè consente ai clienti di esaminarli in dettaglio da diverse angolazioni e prospettive, migliorando la loro comprensione delle loro caratteristiche e vantaggi.
Formazione efficace
Più veloce assorbimento delle informazione durante contesti di formazione. La comprensione più efficace riduce i tempi e i costi associati.
Ottimizzazione processi
Miglioramento dell’efficienza operativa, riduzione dei tempi di produzione, costi di manutenzione e i rischi associati alle attività .
Realtà Virtuale
Abbiamo da sempre percepito il potenziale della RV nel creare esperienze immersive ed interattive che possono rivoluzionare i processi decisionali e cognitivi.
La realtà virtuale è una tecnologia che permette agli utenti di immergersi e interagire con un ambiente tridimensionale simulato al computer.
Utilizzando dispositivi come visori VR, guanti sensoriali e altri controller, gli utenti possono esplorare e manipolare questo ambiente virtuale come se fossero realmente presenti al suo interno.
Gli strumenti della realtà virtuale
Per creare queste esperienze coinvolgenti, la realtà virtuale si avvale di una serie di componenti hardware e software.
Ecco una panoramica delle principali componenti della realtà virtuale:
Visori VR
Dispositivi indossabili che vengono posizionati sulla testa dell’utente e che mostrano immagini 3D tramite schermi montati davanti agli occhi.
Tracciamento movimento
Utilizzo di sensori di movimento, telecamere e altri dispositivi che rilevano i movimenti della testa, delle mani e del corpo dell’utente.
Audio 3D
Gli utenti possono essere immersi in ambienti sonori tridimensionali che cambiano in base alla direzione in cui si trovano e alle azioni che compiono.
Rendering Grafico Avanzato
Tecniche avanzate di resa grafica contribuiscono a una resa realistica e dettagliata della degli ambienti virtuali.
Image Processing
La visione artificiale è un campo dell’intelligenza artificiale (IA), che permette di ricavare informazioni significative da immagini digitali, video e altri input visivi, per intraprendere azioni o formulare delle segnalazioni sulla base di tali informazioni.
L’utilizzo di algoritmi informatici permette di eseguire diverse operazioni su immagini digitali come l’estrazione di informazioni significative, l’identificazione di oggetti, l’interpretazione del contenuto di un’immagine.
I vantaggi dell’utilizzo di questa tecnologia vanno dal miglioramento della qualità delle immagini, alla capacità di analisi per estrarre informazioni automaticamente, dalla maggiore accuratezza diagnostica ad una più alta efficienza nel controllo di qualità .
Ambiti applicativi
Il vantaggio competitivo dell'Image processing
Se l’IA permette ai computer di pensare, la computer vision permette loro di vedere, osservare e capire.
Ecco alcuni vantaggi di questa tecnologia:
Miglioramento immagine
Il miglioramento della qualità visiva, riduce il rumore e artefatti indesiderati, migliorando la nitidezza, correggendo il contrasto e l’esposizione.
Analisi e interpretazione
L’elaborazione delle immagini consente di estrarre informazioni significative dalle immagini, come riconoscere oggetti, identificare pattern o rilevare anomalie.
Automazione dei processi
Offerta di prestazioni più sofisticate in compiti operativi diversificati permette una automatizzazione dei processi che altrimenti richiederebbero intervento umano.
Aumento efficienza
Procedure più veloci nell’elaborazione delle immagini riducono i costi operativi e aumentano l’efficienza produttiva.
Esperienze Interattive
L’elaborazione più veloce delle immagini può essere utilizzata per creare esperienze visive e interattive.
Incremento della produttivitÃ
L’automazione delle procedure permette la semplificazione e velocizzazione del flusso di lavoro in molteplici settori, con tagli significativi di tempi e costi.
Modelli di predictive maintenance
 I modelli di predictive maintainance utilizzano dati ed eseguono analisi per prevedere quando un equipaggiamento o una sistema potrebbe guastarsi. Il vantaggio è eseguire interventi preventivi prima che si verifichino guasti imprevisti.
Questo approccio si basa sull’idea di monitorare costantemente le condizioni di un’attrezzatura utilizzando sensori e dati raccolti con tecnologie come l’Internet of Things (IoT), Big Data e Intelligenza artificiale per prevedere quando sarà necessario eseguire la manutenzione.
I principali modelli di predictive maintainance
La manutenzione predittiva utilizza dati e tecnologie avanzate per prevedere e prevenire guasti alle apparecchiature,
migliorando l’efficienza operativa e riducendo i costi di manutenzione.
Ecco alcuni dei principali modelli e tecniche utilizzate nella manutenzione predittiva:
Modello di degradazione
Utilizzando dati storici è possibile sviluppare modelli che descrivono come le prestazioni variano nel tempo e prevedere quando l’attrezzatura avrà bisogno di manutenzione.
Guasto imminente
L’elaborazione dei dati provenienti da sensori e dispositivi di monitoraggio suggerisce la possibilità di un guasto imminente e conseguente necessità di manutenzione.
Modello basato su soglie
Soglie predefinite sono utilizzate per identificare quando un’attrezzatura si avvicina a uno stato critico che richiede interventi di manutenzione.
Sistemi di controllo avanzati
I sistemi di controllo avanzati (SCA) rappresentano una importante integrazione ai tradizionali sistemi di controllo, offrendo funzionalità più sofisticate, adattive e intelligenti.
Questi sistemi integrano spesso tecniche avanzate di analisi dei dati, intelligenza artificiale e automazione per migliorare le prestazioni, l’efficienza e l’affidabilità dei processi di controllo.
Diverse tipologie di SCA
I sistemi di controllo possono essere classificati in diverse tipologie basate su vari criteri come la natura del controllo,
la struttura del sistema, il tipo di input/output, e l’ambito di applicazione.
Ecco alcune delle principali tipologie di sistemi di controllo:
Controllo predittivo
Utilizzo di modelli matematici e algoritmi predittivi per anticipare i cambiamenti nei processi e regolare i parametri di controllo in modo anticipato.
Controllo ottimizzato
Ottimizzazione di parametri di controllo scelti in base a obiettivi specifici, come il massimo rendimento, la riduzione dei consumi energetici o la minimizzazione degli sprechi.
Controllo adattivo
Adattamento dinamico delle condizioni di funzionamento ai cambiamenti, regolando automaticamente i parametri di controllo per mantenere le prestazioni ottimali.
Feedback avanzato
Integrazione di feedback avanzati provenienti da sensori intelligenti, reti di sensori distribuiti o sistemi di monitoraggio avanzato.
Controllo multivariabile
Gestione simultanea di più variabili di processo interconnesse e ottimizzazione delle prestazioni del sistema.
Uomo-macchina
Funzionalità di controllo basate sull’interazione uomo-macchina, che agevola un'efficace interazione con il sistema di controllo.
Meccatronica - Automazione
L’integrazione di tecnologie avanzate è parte integrante dei progetti di crescita che proponiamo ai nostri clienti per il miglioramento dell’efficienza, qualità dei processi produttivi e prodotti finali.
La meccatronica è un campo interdisciplinare che integra conoscenze e competenze di meccanica, elettronica e informatica per progettare, costruire e controllare sistemi meccanici e robotici complessi. Si occupa della creazione di processi d’integrazione pensati per poter migliorare determinate caratteristiche dei sistemi come affidabilità , sicurezza, flessibilità e produttività .
Elementi chiave della meccatronica
Attraverso la meccatronica è possibile integrare competenze di meccanica, elettronica e informatica,
per progettare, costruire e controllare sistemi meccanici e robotici complessi.
Vediamo quali sono i suoi elementi chiave:
Sistemi integrati
Integrazione di componenti meccanici, elettronici e informatici in un'unica entità funzionale.
Sistemi di controllo
Progettazione e implementazione di sistemi di controllo per regolare il comportamento dei sistemi meccanici.
Robotica
Progettazione e costruzione di robot e sistemi robotici per l'automazione della produzione e prestazioni.
Sistemi di automazione
Sviluppo di sistemi di automazione per una vasta gamma di applicazioni industriali e commerciali.
Sensori e attuatori
Sviluppo di sensori per rilevare variazioni di grandezze fisiche e di attuatori per trasformare segnali di controllo in movimento meccanico, interagendo con l'ambiente circostante.
Sistemi embedded
Sviluppo di sistemi embedded e software di controllo per gestire le operazioni dei sistemi meccatronici.
Tecnologia dei Materiali
La tecnologia dei materiali è un campo multidisciplinare che sfrutta nozioni di chimica, fisica e ingegneria per sviluppare nuovi materiali con proprietà specifiche per soddisfare le esigenze di diverse applicazioni.
La continua ricerca ed evoluzione in questo campo ha il potenziale di migliorare il progresso tecnologico, l’efficienza economica, la sostenibilità ambientale e la salute.
Innovazioni e futuri sviluppi
La tecnologia dei materiali è un campo in continua evoluzione, con sviluppi e innovazioni che stanno trasformando diversi settori industriali.
L’integrazione di questi materiali sostenibili nei processi produttivi e nelle costruzioni aiuta a ridurre l’impatto ambientale,
promuovendo un futuro più sostenibile e responsabile.
Ecco alcune delle innovazioni più significative:
Materiali intelligenti
Materiali che rispondono a stimoli esterni come luce, temperatura e umidità .
Nanomateriali
Materiali con strutture nanometriche che offrono proprietà uniche in termini di resistenza e reattività .
Materiali sostenibili
Materiali eco-compatibili e riciclabili per ridurre l’impatto ambientale.
Materiali autorigeneranti
Materiali in grado di riparare se stessi
da danni.
Materiali stampati in 3D
Materiali che possono essere stampati in forme tridimensionali utilizzando una stampante 3D.