Aree di attività

Artificial Intelligence

L'ambito della Artificial Intelligence è certamente ampio, articolato e complesso. Avendo sempre come guida la nostra Vision, la nostra Mission e in modo particolare il concetto di eccellenza e competenza, ELFO ha concentrato la propria attività di R&D prima, e realizzazione di soluzione poi, in alcuni ambiti dell'AI. Nella presente sezione sono riportati quelli nei quali è stata maturata una competenza particolarmente significativa e nei quali ELFO ha già avuto modo di esprimersi con successo.

AI

Object Detection

Object Detection permette di identificare all’interno dell’immagine uno o più oggetti e di specificarne la posizione. Si utilizza Object Detection in contesti in cui la posizione dell’oggetto è parte integrante del problema e l’immagine può contenere molti elementi di disturbo non interessanti. Gli ambiti di applicazione sono molteplici, un esempio è l’identificazione di un oggetto che scorre su un nastro trasportatore.

AI

Image Classification

Image Classification permette di classificare immagini assegnando uno o più tag; a differenza dell’object detection è statico e non permette di identificare all’interno dell’immagine la posizione di due oggetti tra di loro diversi. Si ricorre a Image Classification quando è necessario distinguere l’immagine nella sua interezza da altre, sapendo che non ci sono sovrapposizioni tra immagini. Per esempio quando è necessario definire se una fotografia è la rappresentazione di un prodotto (A) o di un altro (B) sapendo che non esistono foto con entrambi i prodotti.

AI

Anomaly Detection

Anomaly Detection permette l’identificazione di anomalie all’interno di dataset voluminosi, senza la necessità di definizione manuale di valori soglia, ma lasciando all’algoritmo l’adattamento e l’apprendimento di cosa è condizione normale e cosa invece anormalità. Usualmente viene impiegato per l’identificazione di anomalie all’interno di grandi flussi di dati (eventi/allarmi/…), provenienti da sistemi IoT, sistemi di gestione e monitoraggio e, in generale, da qualsivoglia fonte in grado di comunicare in rete (in logica Industria 4.0). Rilevante vantaggio di questa tecnologia è rappresentato dall’essere un tipo di ML non supervisionato.

Ai

Form recognizer

Form recognizer permette di analizzare ed estrarre informazioni, da documenti strutturati, in maniera totalmente automatizzata. Il modello è in grado di apprendere qualsiasi struttura di documentazione fornendogli pochi esempi. A differenza di precedenti tecnologie, il sistema "comprende" la struttura dell'informazione e l'informazione in modo non posizionale all'interno dei documenti, ovvero è in grado di estrarre informazione da modelli di documenti simili anche quando l'informazione è riportata negli stessi anche in modo significativamente differente.

AI

Classification - Suggestion

Le tecniche di Classificazione finalizzata al suggerimento possono essere applicate in tutti quegli scenari dove analizzando i dati del passato sia possibile fare predizioni ed aiutare l’utente nell'esecuzione di una attività (es. nella compilazione di forms). Il sistema è in grado di apprendere autonomamente dal comportamento dell’utente, adattandosi e adeguandosi alle mutevoli condizioni che caratterizzano l'impiego del sistema nel tempo.

Ai

Forecasting

Permette, tramite dati storici di identificare un trend di un determinato valore stimandone così il valore futuro. Essendo legato ad una misura è sostanzialmente applicabile a qualsiasi cosa possa essere misurata; sono esempi di utilizzo: la predizione di guasti a seguito di ricezione di segnali/allarmi, la previsione per ordini ricambi su componentistica soggetta ad usura, la definizione del fabbisogno di materie prime, la previsione di vendite, ecc.

AI

Collaboration con Teams Chat

Rende la collaborazione più rapida ed efficace. Attraverso l'utilizzo di chat auto create di Microsoft Teams possono essere inoltrate, approvate o rigettate richieste di approvazione, con un semplice click.

AI

Approval flow con i Bot

Possibilità di integrazione con IDPs esterni, re inviando I commando nel caso l’utente non sia loggato. Modifica la presentazione in base allo stato del flusso approvativo.