Contesto
I tuoi dati sono un asset importante per la tua azienda e noi vogliamo aiutarti a sfruttare al massimo il loro potenziale per apportare un reale valore aggiunto al tuo lavoro. L’intelligenza artificiale è lo strumento giusto per guidare questo processo di innovazione e il nostro scopo è quella di metterla al tuo servizio.
Cosa facciamo
Il nostro obiettivo è consentirti di sfruttare appieno i dati raccolti estraendo informazioni preziose che contribuiscano al miglioramento delle prestazioni per supportare la crescita aziendale.
Sviluppiamo insieme a te soluzioni di AI altamente customizzate per il tuo settore e facilmente integrabili con le infrastrutture già in campo. Siamo consapevoli che ogni realtà ha esigenze specifiche difficili da soddisfare a 360 gradi senza strumenti progettati su misura. Le nostre soluzioni da una parte consentiranno alla tua azienda di automatizzare i processi non a valore aggiunto, dall’altra genereranno informazioni a supporto dei processi decisionali in diversi ambiti.
Quali sono i vantaggi?
Maggiore efficienza » l’eliminazione di azioni ripetitive, maggiormente soggette ad errori, ti consentirà una riallocazione migliore delle risorse che potranno dare il loro contributo in azioni e processi ad alto valore aggiunto in cui la componente intellettuale non può essere sostituita.
Maggiore qualità » le nostre soluzione per il controllo qualità e monitoraggio dei processi, completamente automatizzate, garantiscono l’individuazione di errori e di anomalie più difficilmente riscontrabili senza l’ausilio di una strumentazione adeguata.
Maggiore creatività » spesso l’AI ci propone delle soluzioni efficaci inaspettate e difficilmente codificabili in maniera tradizionale, offrendoci dei punti di vista interessanti da valutare e tenere in considerazione in vari contesti.
Le nostre soluzioni
SISTEMI DI VISIONE ARTIFICIALE
COMPUTER VISION: ANALISI DI IMMAGINI TRAMITE DEEP LEARNING
ANALISI TESTUALE TRAMITE NATURAL LANGUAGE PROCESSING
SISTEMI DI VISIONE ARTIFICIALE
La nostra azienda fornisce un sistema di visione artificiale che si basa sull’utilizzo di telecamere di ultima generazione e software personalizzati per offrire un controllo automatizzato della produzione, con l’obiettivo di minimizzare la presenza di difetti o scarti nei prodotti.
La tecnologia di visione artificiale può essere utilizzata per una vasta gamma di controlli, tra cui:
- Ispezioni di qualità a fine linea o durante il processo (rilevazione di tagli, abrasioni, presenza o assenza di particolari dettagli):
- Controlli dimensionali
- Controllo OCR
Con la nostra soluzione integrata, non interferiamo con le performances del processo produttivo.
Questa tecnologia garantisce l’oggettività, l’affidabilità e la stabilità del controllo sul lungo periodo, il che significa che puoi fare affidamento sul nostro sistema per migliorare la qualità dei tuoi prodotti e ridurre i costi associati alla rimozione dei difetti o degli scarti.
La soluzione sarà integrata nel processo produttivo senza interferire in alcun modo con le sue performances.
COMPUTER VISION: ANALISI DI IMMAGINI TRAMITE DEEP LEARNING
Le nostre applicazioni basate su reti neurali profonde rappresentano la soluzione ideale per l’analisi e l’elaborazione di immagini in modo automatico ed efficiente. Grazie alla capacità di estrarre informazioni significative dalle immagini, indipendentemente dal dominio di applicazione, questa tecnologia offre una risposta a diverse esigenze in ambito di Computer Vision.
A seconda dei requisiti specifici del caso in analisi, sviluppiamo una soluzione che esegue uno o più dei seguenti task:
- Classificazione: attraverso questo task, la rete neurale assegna automaticamente un’etichetta alle immagini in base al loro contenuto. In pratica, l’algoritmo identifica delle caratteristiche comuni tra le immagini e le associa a classi di appartenenza. Questo task può risultare particolarmente utile, ad esempio, per catalogare prodotti aventi caratteristiche simili o diverse in base alle rispettive classi.
- Object Detection: questo task consente di individuare e localizzare uno o più oggetti all’interno dell’immagine. In altre parole, la rete neurale è in grado di rilevare la presenza di oggetti specifici all’interno dell’’immagine e di identificarne le aree di posizione. Questo task può essere utilizzato, ad esempio, per contare gli oggetti in uno spazio e determinare la loro collocazione, classificandoli accuratamente.
- Segmentazione: attraverso questo processo, l’immagine viene suddivisa in regioni significative, ciascuna delle quali è costituita da pixel con proprietà o caratteristiche comuni, come il colore, l’intensità o la texture. Questo task può essere utilizzato per individuare gli oggetti e i relativi contorni, distinguendoli precisamente dalle zone circostanti.
- OCR: Questa tecnologia utilizza algoritmi di elaborazione dell’immagine per individuare il testo all’interno dell’immagine e riconoscerne i caratteri, che vengono quindi convertiti in formato elettronico. L’OCR applicato alle immagini è molto utile in vari contesti, come la digitalizzazione di documenti cartacei, la scansione documenti, la creazione di documenti PDF ricercabili e la trascrizione automatica di testo da immagini.
ANALISI TESTUALE TRAMITE NATURAL LANGUAGE PROCESSING
Il Natural Language Processing è la tecnologia tramite cui elaboriamo ed analizziamo dati di linguaggio naturale. Le nostre soluzioni sono in grado di estrarre con precisione informazioni e idee contenute nei documenti, nonché classificare e categorizzare i documenti stessi.
Le nostre applicazioni:
- Sistemi Information retrieval: un sistema di information retrieval ricerca all’interno di un set di documenti testuali e restituisce quelli i cui contenuti sono più semanticamente simili alla richiesta dell’utente. I nostri sistemi coniugano la tecnologia di Elastic Search e modelli di NLP per un prodotto il più customizzato e robusto possibile.
- Sentyment Analysis: le nostre soluzioni ti aiuteranno a capire l’umore e le opinioni che si celano dietro ad un documento, ad un commento o ad una frase. In particolare, qualsiasi input testuale esaminato sarà categorizzato in positivo, negativo o neutrale in base al contenuto espresso.