Aipertech

In possesso di titoli di proprietà intellettuale in capo all’impresa e/o ai founder e/o terzi Breve descrizione degli aspetti di innovazione che caratterizzano il business dell’impresa A differenza di altri settori dell’IT, l’intelligenza artificiale (di cui spesso si parla molto senza avere alcuna cognizione di causa) è un’area molto complessa che richiede competenze sia scientifiche che tecniche molto elevate. Infatti, è impossibile sviluppare algoritmi o software innovativi di intelligenza artificiale senza avere grandissime competenze teoriche della materia. A tal proposito, si intende segnalare che nell’ambito del settore AI, il Laboratorio di Intelligenza Artificiale ha affrontato e sperimentato già da diversi anni due filoni specifici che hanno raggiunto un grado di sviluppo e specifici risultati che li rende maturi per poter essere proposti e sperimentati nel mercato. Il primo, in ambito NLP (Natural Language Processing), riguarda le tecniche di Estrazione di Locuzioni/Concetti (tecnicamente KeyPhrase Extraction) da testi in linguaggio naturale con innovative tecniche di Deep Learning[1]. Il secondo è relativo alle tecniche di manutenzione predittiva (più in generale di forecasting) applicate a dispositivi e impianti industriali[2]. In questo secondo filone sono state proposte soluzioni innovative al problema della manutenzione predittiva di turboreattori per velivoli spaziali, raggiungendo risultati di punta in ambito della comunità internazionale di ricerca sul campo. Tali settori costituiranno due asset importanti provenienti dai Laboratori Universitari UniUD e che verranno proposti sul mercato. Si segnala inoltre che, in collaborazione con il Laboratorio di GEOmatica, le tecniche di AI sono state applicate ai “GeoBigData” dando rilevanza alla componente geografica dell’informazione. L’integrazione tra GEOtecnologie e AI ha consentito, ad esempio, di analizzare i dati delle presenze e spostamenti per diversi eventi in Regione (Barcolana, Friuli DOC, …)[3] utilizzando i dati della telefonia cellulare e di analizzare mettere in correlazione i dati delle centraline di monitoraggio della qualità dell’aria con il numero di veicoli che transitano nel territorio circostante.