Intelligenza Artificiale

Con il nostro servizio di intelligenza artificiale, ci impegniamo a trasformare i dati in insight azionabili, consentendo alle aziende di prendere decisioni informate e predittive. Grazie all'avanzata tecnologia di machine learning, aiutiamo a ottimizzare processi, individuare pattern nascosti e creare esperienze utente personalizzate. Preparatevi a scoprire un nuovo livello di efficienza e intelligenza con il nostro servizio di intelligenza artificiale.

Data Ingestion BMS (ALIS)

• Semplifica l'immissione manuale dei dati dei sensori/impianti nel sistema, utilizzando modelli di machine learning e deep learning. 
• È dotato di funzionalità avanzate come il riconoscimento delle immagini e il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e consente l'immissione automatizzata dei dati a partire dalle immagini dei sensori o risorse di interesse, estraendo le informazioni rilevanti per il BMS. 

Tools e Tecnologie

CPG Retail Analytics

• Fornisce informazioni utili per importanti rivenditori come Edeka, Carrefour, Auchan, Delhaize, Intergamma, migliorando così le prestazioni delle campagne di acquisto e delle iniziative stesse.
• Esegue Analisi dei dati dei consumatori, identifica i Trend e migliora le performance delle strategie delle campagne digitali e negli Store.
• Conduce l’analisi statistica e la segmentazione dei dati, costruendo modelli di machine learning per la previsione del tasso di abbandono dei clienti e ‘targettizza’ i clienti con offerte di marketing personalizzate utilizzando tecniche di data mining, per incrementare vendite e profitti.

Tools e Tecnologie

Analisi Predittiva Tunnel

• Il progetto mira a soddisfare i requisiti di manutenzione predittiva dei tunnel stradali, utilizzando il framework di apprendimento automatico.
• Utilizza modelli avanzati di Machine Learning con dati prelevati dal sistema SCADA, tra cui letture di sensori, consumo di energia e metriche degli impianti.
• Supporta la previsione dei guasti dei componenti e fornisce un sistema di valutazione della safety complessiva.
• L’approccio basato sulla Sensor Fusion migliora la safety complessiva mitigando i rischi in tempo reale.

Tools e Tecnologie

Analisi Sentimentale

• L’analisi dei tweet rivela come le persone affrontano la pandemia e i suoi effetti psicologici.
• Aiuta le autorità a prevedere gli impatti delle decisioni sulla popolazione nell’applicare misure proattive.
• Misura il benessere mentale degli individui, aiutando a ideare strategie di blocco efficaci per future pandemie.

Tools e Tecnologie

Segmentazione Immagini Mediche

• Applica la Computer Vision avanzata alle immagini mediche, favorendo la segmentazione precisa della struttura anatomica per la diagnosi.
• Applica il deep learning con la CNN o architetture avanzate come U-Net.
• Utilizza Immagini pre-processate, la data segmentation, e, se disponibile, il Transfer Learning elaborate, aumento dei dati utilizzati e, se disponibile, trasferimento dell'apprendimento.
  Evaluation con Parametri del modello ottimizzati per elevata precisione e generalizzazione.
• Convalidato su Data set separato.

Tools e Tecnologie

Sistema Riconoscimento Facciale

• Sviluppo di un Sistema di Riconoscimento Facciale avanzato a partire dalle foto.
• Training su diverse immagini etichettate con variazioni di posa, illuminazione ed espressioni per la generazione del Modello. Uso di Deep Neural network (CNN, FaceNet, DeepFace) per il riconoscimento.
• Immagini pre-elaborate, utilizzo di data augmentation e transfer learning quando applicabile.
• Variante per il riconoscimento delle espressioni come Classificatori.

Tools e Tecnologie

Previsione Tasso di Abbandono

• Uso di classificatori di machine learning ai dati sul comportamento dei clienti nel settore delle telecomunicazioni per prevedere e identificare i clienti a rischio di abbandono, consentendo strategie di fidelizzazione mirate.
• Classificatori addestrati per prevedere la probabilità di abbandono e comprendere le relazioni complesse tra gli attributi del cliente e l'abbandono. L'obiettivo era creare un modello predittivo per l'identificazione precoce dei potenziali abbandoni, facilitando misure di fidelizzazione proattive da parte delle società di telecomunicazioni.

Tools e Tecnologie

Richiesta di Elettricità

Questo progetto mira a migliorare l’accuratezza della previsione della richiesta di energia elettrica sfruttando le LSTM nell’analisi dei dati delle serie temporali. L’utilizzo di LSTM, un tipo di rete neurale ricorrente (RNN), consente una modellazione più efficace delle dipendenze temporali, migliorando l’affidabilità delle previsioni nel contesto delle fluttuazioni della domanda di elettricità nel tempo.

Tools e Tecnologie

Ottimizzazione Risparmio Energetico

La natura ad alta intensità energetica della produzione di pasta termomeccanica (TMP) suggerisce la ricerca di una strategia di ottimizzazione della raffinazione a risparmio energetico. L’approccio prevede l’integrazione di algoritmi di apprendimento automatico e metodi di ottimizzazione euristica e lo sviluppo di modelli per il perfezionamento del consumo energetico specifico (RSEC).

Tools e Tecnologie

Sensore di Deformazione FDM

Questo progetto prevede l'integrazione di tecniche di apprendimento automatico come la logica fuzzy e la CNN in un Fused Disposition Modeling (FDM) per misurazioni precise del sensore di deformazione al fine di migliorare l'accuratezza e il tempo di fabbricazione del sensore.

Tools e Tecnologie

AI/Analytics

• Reingegnerizzazione della Base dati.
• Generazioni di ETL per prelevare dati da base dati esistente al nuovo database garantendone la storicizzazione.
• Orchestrazione della pipeline e delle operazioni sui dati.
• Realizzazione di cruscotti per tipologia di utenti (Amministratore del sistema, Utilizzatore dello specifico spazio dati).
• Realizzazione funzionalità di analisi.

Tools e Tecnologie