Automotive
Questo progetto in ambito Telematics, Automotive e Advanced Data Analytics è stato commissionato da una delle maggiori compagnie assicurative europee. L’obiettivo è quello di analizzare il comportamento degli utenti alla guida usando solamente i dati provenienti dai sensori dello smartphone, con un approccio smart, intelligente e user-centered.
Abbiamo realizzato per Italian Volt ( primario costruttore italiano di moto elettriche) un Vehicle Management System per le loro moto elettriche.
Il progetto ci ha visti coinvolti in tutte le fasi: dalla progettazione, allo sviluppo ed al collaudo on-board ed ha portato alla creazione di una scheda elettronica e del software di controllo da installare a bordo della moto con i seguenti scopi:
- raccogliere i dati dai sensori a bordo del motore tramite CAN-bus;
- elaborare i dati raccolti e convertirli in informazioni utili;
- mostrare all’utente sul cruscotto della moto tutte le informazioni necessarie per prevenire situazioni pericolose e quelle di suo interesse (e di sua scelta) per la gestione del veicolo;
- creare una piattaforma che permetta agli ingegneri di visualizzare in real-time dati rilevanti sullo stato delle batterie e del motore (batteria, temperatura celle, giri motore, ecc.)
- inviare le informazioni in Cloud al fine di eseguire analisi predittive sullo stato della batteria e del motore.
Home Insurance
Questo progetto in ambito Telematics e Advanced Data Analytics è stato commissionato da una delle maggiori compagnie assicurative europee.
L’obiettivo primario del progetto consiste nell’analisi del comportamento degli utenti all’interno della propria abitazione.
TreeSolutions, startup incubata dal PoliHub, che ha realizzato soluzioni innovative per gl’impianti di riscaldamento, ci ha chiesto di sviluppare nuovi algoritmi, basati su tecniche di Machine Learning, volti a ridurre il consumo energetico degli impianti. Il progetto ha portato anche alla realizzazione di una scheda elettronica che è stata integrata all’interno dei loro prodotti.
NETT è un progetto finanziato dalla Commissione Europea, Imprese e Industrie DG, con l’obiettivo di creare un social network per migliorare l’insegnamento dell’imprenditorialità nel sistema educativo europeo. La piattaforma sostiene una social community dove gli educatori coinvolti nell’istruzione e formazione all’imprenditorialità possono confrontarsi e trovare un aiuto concreto alla formazione di giovani.
SandS
Social&Smart (SandS) è un progetto di ricerca europeo che ha preso il via a partire dal novembre 2012. L’obiettivo è di costruire un’infrastruttura fisica e di calcolo che permetta agli elettrodomestici connessi a una rete di soddisfare le esigenze dei proprietari nel migliore dei modi. Il social network elabora le informazioni fornite dagli utenti che affinano e condividono i comportamenti di utilizzo con altre persone in possesso della stessa apparecchiatura intelligente o di altri modelli. Grazie al costante afflusso di dati, la rete può governare in modo sofisticato le smart appliances e mantenere il software costantemente aggiornato in base alle migliori prassi attuali.
Elliot
ELLIOT è un progetto europeo di ricerca il cui obiettivo è lo sviluppo di una piattaforma esperienziale basata sull’Internet of Things che permetta il coinvolgimento diretto degli utenti (clienti e cittadini) nella co-creazione, esplorazione e sperimentazione di nuove idee, concetti e artefatti tecnologici relativi ad applicazioni e servizi IOT. Il progetto favorisce l’aumento della diffusione e dell’adozione di soluzioni intelligenti e incrementa il potenziale di innovazione collaborativa in grado di colmare la distanza tecnologica tra i fruitori.
Marketing e Telematica - Medical Evidence
Abbiamo realizzato i sistemi ICT MMAS (Micro Marketing Analysis System) e KubettONE per l’azienda Marketing & Telematica e corsi di aggiornamento ECM rivolti a diverse tipologie di operatori sanitari in collaborazione con Medical Evidence, business unit di Marketing e Telematica, che dal 1998 si occupa di informazione e formazione medico-scientifica. Il learning management system è stato realizzato per i seguenti corsi.
DietSmartFit
Il progetto metterà a punto infrastrutture e servizi per il monitoraggio della salute e la gestione della riabilitazione, con un’attenzione particolare alla lotta contro l’obesità, all’interno di un ecosistema costituito da:
- Sensori corporei convenzionali e intelligenti;
- Infrastruttura ICT basata su cloud FI-WARE per la raccolta e il trattamento dei dati;
- App mobile per sfruttare i servizi sanitari correlati;
I servizi includono anche l’auto-monitoraggio da parte dell’utente, come la raccolta e l’analisi di parametri legati all’obesità: frequenza cardiaca, peso, conteggio dei passi e calorie bruciate in vista dell’obiettivo “perdita di peso”. L’utente riceverà consigli personalizzati just-in-time e preziosi suggerimenti dagli esperti per il proprio benessere. Grazie all’intelligenza del network si possono realizzare modelli di vita più sani ottimizzati.
3D Printing
3D Printing è il servizio di modellazione e slicing per possessori inesperti di stampanti 3D che guida l’utente nella stampa di oggetti semplici sulla propria stampante domestica attraverso un social network intelligente. Il servizio offre un catalogo di oggetti in continua espansione. Ogni oggetto è corredato da una serie di parametri per modificare la forma a proprio piacimento. Una volta raggiunta una forma soddisfacente, il servizio invia all’utente il codice di stampa dell’oggetto. Social_Makers è la comunità di utenti non esperti nata da questo progetto ed è ospitata sulla piattaforma Open Innovation.
Il progetto vuole coinvolgere l’intero ecosistema composto da produttori di stampanti, i loro possessori, i loro utenti, e infine i facilitatori al loro utilizzo. I venditori potrebbero essere i primi promotori del servizio, rilevando al contempo le reali esigenze degli utenti e creando la connessione tra domanda e offerta di servizio. I modellatori 3D potranno ottimizzare i modelli in funzione del servizio che si intende offrire, ad esempio migliorando la scalabilità di alcuni parametri.
KubettOne
Realizzazione di KubettONE, Rete Vendita B2B basata su una piattaforma Multichannel Marketing Model che prevede applicazioni di Web Marketing, Digital Marketing, Direct Email Marketing e Contatti Telefonici. Utilizza strumenti aperti in continuo divenire, supportati dal contact center del web e social media marketing, volti a massimizzare la lead conversion in business. Un potente supporto alla rete di vendita, che aiuta nell'identificazione e nell'acquisizione di nuovi clienti.
Medical Evidence Project
Realizzazione di corsi LMS ed ECM per professionisti del settore della medicina per le prove mediche, che dal 1998 si occupa di formazione scientifica e medica; l'LMS è stato creato per questi corsi. Si compone di corsi continui di alto profilo formativo e contenuti scientifici rivolti a medici, infermieri, fisioterapisti… I corsi sono strutturati sui principali modelli di apprendimento ECM: apprendimento a distanza, in presenza e blended learning (E-learning + in presenza).
CardoAI - Sentiment analysis
OBIETTIVO: Vengono analizzati i profili di 5 aziende su linkedin estraendo gli ultimi n post di ogni profilo con i relativi commenti. Su questi commenti vengono applicati algoritmi di analisi del sentiment per capire automaticamente se è positivo o negativo.
- INPUT: 5 profili e gli ultimi n post con commenti
- OUTPUT: Per ogni post viene fornito un valore di sentiment estratto tramite algoritmi di NLP, al fine di fornire all'azienda un feedback sui propri post sul social network.
TECNOLOGIE E METODOLOGIE UTILIZZATE: Python e librerie, linkedin API (Phantom), algoritmi NLP, piattaforme cloud.
AREA DI APPLICAZIONE: PNL, Sentiment analysis, raccolta dati.
INSALATY
OBIETTIVO: Vuoi trasformare un e-commerce in una piattaforma digitale su cui un cliente possa comporre la propria insalata impostando una serie di requisiti quali kcal, allergie, intolleranze, diete particolari e specifici obiettivi di salute.
- INPUT: Profilo utente e preferenze
- RISULTATO: Raccomandazioni di possibili composizioni di insalata.
TECNOLOGIE E METODOLOGIE UTILIZZATE: python e librerie, html, react native, FireBase.
AREA DI APPLICAZIONE: Machine Learning, Deep Learning, programmazione web.
SENIOR
OBIETTIVO: Ridurre il deterioramento cognitivo da parte di persone di età avanzata
- Questo progetto è basato su un'applicazione Android. Questa applicazione rilascia una sequenza di esercizi. Un orologio viene utilizzato per monitorare il paziente.
- I dati raccolti vengono analizzati da esperti in psicologia.
TECNOLOGIE E METODOLOGIE UTILIZZATE: Andr Studio, Java e XML
CAMPO DI APPLICAZIONE: Campo medico-psicologico
OBIETTIVO: prevedere, dato un testo, un valore che indichi il suo rischio di incidente, in modo da aiutare una compagnia assicurativa a stimare un possibile sinistro.
- INPUT: Testo che descrive un evento
- USCITA: Valore numerico che indica la probabilità che si tratti di un incidente.
TECNOLOGIE E METODOLOGIE UTILIZZATE: Python e librerie, reti neurali.
AREA DI APPLICAZIONE: Intelligenza artificiale, PNL.