Projects - Done
Il progetto si propone di sviluppare un sistema multi-sorgente (radar, satellite, fulminazioni, modello ICON) capace di fornire previsioni probabilistiche ad alta risoluzione (0.5 km, 5 min) per un orizzonte temporale di circa 1.5 ore, focalizzandosi su precipitazione e fulminazioni
La disponibilità di dati e i nuovi algoritmi basati su AI possono essere di grande aiuto, al fine di pianificare con maggiore precisione sia il day by day sia la manutenzione degli automezzi, e sia di anticipare imprevisti.
Space It Up (SIU) is a strategic partnership that brings together 33 entities from both the research and industrial sectors. This broad collaboration allows SIU to function as a key player in the space sector and foster innovation and technological development in space exploration.
Il progetto mira a sviluppare un sistema di diagnostica e prognostica del degrado di binari ferroviari basato su metodi di Intelligenza Artificiale (IA). Particolare attenzione sarà posta nella capacità dei modelli di identificare e, ove possibile predire, l’evoluzione di fenomeni quali marezzatura dei binari e criticità legate ai punti singolari (giunti), di particolare rilevanza anche nel contesto delle linee metropolitane.
Identify and develop AI driven solutions for automating mission operations in four different use cases across two separate domains.
Soluzione online per detection e riconoscimento automatico di insetti infestanti su trappole cromotropiche.
The activity addressed the challenges raised by the development of autonomous on-board software that includes innovative techniques such as Machine Learning to equip space systems with high-level reasoning capabilities. Call: ESA AO/1-11225/22/NL/AR/va
Gli obiettivi del progetto riguardano la predizione dei consumi e la pianificazione di esercizio per impianti industriali che siano equipaggiati da impianti di co-generazione di elettricità energia termica o refrigerazione. L’obiettivo è il design e la prototipazione di algoritmi di planning e di modelli predittivi basati su tecniche di Intelligenza Artificiale
The ROBDT project developed a framework to support a Robotic Digital Twin that combines data-based models, physics-based models and symbolic models, and uses real data to fit models at runtime. Call: ESA AO/1-10647/21/D/SR
In pharmaceutical manufacturing, process control is based, among others, on estimating the duration of some (bio)chemical reactions. These processes are highly complex and challenging to model analytically. In addition, the lack of data makes it difficult to learn predictive models since the reaction progress may not be directly measurable with sensors but requires costly analysis of samples. In this project, we address this problem through a Deep Learning approach. We propose a novel method where the design models of the process are used to enrich the sensor data with additional labels to improve the estimation.
Development of diagnostic and prognostic AI-based algorithms for the on-edge detection of anomalies and estimation of the RUL of gearmotors
Il progetto MIA-RAD si pone come obiettivo principale il miglioramento delle capacità di nowcasting meteo attraverso l’utilizzo di strumenti di Deep Learning (DL).
MAPPIAMO Modelli e Algoritmi per la Previsione su una Piattaforma Integrata per una Agricoltura Moderna
Spectrometry for winemaking (pre-harvest analytics). Fruitipy is a solution based on a mini spectrometer for nondestructive reflectance spectroscopy based on miniaturized Hamamatsu 340-850nm sensor. With AI algorithm trained on a proprietary dataset of > 20,000 spectra (paired WineSCAN FOSS – Fruitipy) and a dedicated IT infrastructure: smartphone App for on-field data collection, Django web dashboard frontend, data science methods (in Python), deep learning (PyTorch framework); highly modular (Docker)
