Machine Learning
Modelli che imparano
dai vostri dati.
Reti neurali profonde, reti convoluzionali, modelli per la correlazione di grandi quantità di dati e per l'analisi di serie temporali. Costruiti, addestrati e messi in esercizio sui vostri dati, con le metriche in chiaro.
Machine Learning in esercizio
Modelli predittivi che restano in produzione
Non proof of concept: modelli che vanno in esercizio e restano misurati nel tempo. MLOps, monitoraggio della deriva e riaddestramento programmato.
Deep Learning & Neural Networks
Classificazione Supervisionata
Reinforcement Learning
Convolutional Neural Networks (CNN)
Anomaly Detection (OCS)
Ottimizzazione Modelli
Metriche & Valutazione
Serie temporali e previsione
Correlazione su grandi volumi
Explainable AI (XAI)
Technologies
Queste le pricipali tecnologie che usiamo
Ollama
Weaviate
langchain
Bedrock
Llama Index
CrewAI
Autogen
Qdrant
Haystack
Redis Vector
E molte altre tecnologie selezionate in base alle specifiche esigenze del progetto
Use Case
Robot Sottomarini Autonomi per Supervisione Field Offshore
Sviluppare robot sottomarini autonomi con AI per ispezione e monitoraggio di campi petroliferi sottomarini, riducendo rischi operativi e costi di manutenzione.
Sistema di computer vision avanzato con CNN 3D per riconoscimento ostacoli e object detection in ambienti sottomarini. Implementato edge computing con NVIDIA Jetson AGX per processing real-time, integrato con sistemi di navigazione autonoma e sensori LIDAR subacquei. Deep learning models addestrati su dataset specifici per riconoscimento pipeline, valvole e strutture offshore.
I robot autonomi hanno rivoluzionato le operazioni di ispezione offshore, eliminando la necessità di sommozzatori per il 90% delle ispezioni di routine. Il sistema di AI predictive identifica potenziali problemi strutturali prima che diventino critici, migliorando drasticamente la sicurezza operativa e riducendo i costi di intervento di emergenza.
Architettura tecnica
- Computer Vision con CNN 3D per object detection sottomarino
- Edge computing NVIDIA Jetson AGX per processing autonomo
- Sistema di navigazione AI con SLAM algoritmi adattivi
- Deep learning models per riconoscimento strutture offshore
- Comunicazione satellitare per telemetria real-time
- MLOps pipeline per continuous learning da missioni
Risultati
- Riduzione 95% necessità interventi sommozzatori
- Identificazione precoce 78% anomalie strutturali
- Autonomia operativa 48h senza intervento umano
- ROI del 210% in 24 mesi per operazioni offshore
Use Case
Sistema di Classificazione Automatica Articoli Scientifici Chimici
Automatizzare la classificazione e categorizzazione di pubblicazioni scientifiche in ambito chimico per riviste e database accademici internazionali.
Implementazione di architettura transformer-based con modelli BERT fine-tuned su corpus chimico specializzato. Sistema NLP avanzato per estrazione entità chimiche, analisi semantica e classificazione multi-label. Integrazione con knowledge graphs chimici e database molecolari per validazione automatica contenuti e suggerimenti correlazioni.
Il sistema ha automatizzato completamente il workflow editoriale di 12 riviste scientifiche internazionali, processando oltre 15.000 articoli/anno. L'AI identifica automaticamente trend emergenti, suggerisce reviewer appropriati e rileva potenziali conflitti di interesse, accelerando significativamente i tempi di pubblicazione mantenendo standard qualitativi elevati.
Architettura tecnica
- Transformer models BERT fine-tuned su corpus chimico
- NLP pipeline per estrazione entità e relazioni molecolari
- Knowledge graph integration con PubChem e ChEMBL
- Vector embeddings con Qdrant per similarity search
- LangChain orchestration per workflow complessi
- MLflow per model versioning e performance tracking
Risultati
- Accuratezza classificazione 94.2% su 150+ categorie
- Riduzione 80% tempo review preliminare
- Identificazione automatica 67% trend emergenti
- Processing 15K+ articoli/anno senza intervento manuale
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