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DSS Online #12 - Open Source AI sulla linea di produzione

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DSS Online #12 - ADR Flow

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DataScienceSeed torna online Mercoledì 26 Gennaio, a partire dalle ore 18:00. Incontreremo Paolo Mascellani, presidente della cooperativa eLabor, che sta sviluppando un sistema completo ed open source che porta il deep learning sulla linea di prodizione.

L'evento sarà in streaming. I soci ed i partner di DataScienceSeed riceveranno un link per accedere al backstage dopo la diretta per fare due chiacchiere con il relatore e gli organizzatori.

ADR-Flow applica tecniche di deep learning al riconoscimento automatico dei difetti di produzione industriale, coniugandole con una infrastruttura  software robusta ed adattabile. Non propone dei risultati nuovi, ma applica risultati consolidati ad una necessità ben precisa, consentendo di concentrarsi sulle necessità specifiche perché il sistema si occupa di tutto il resto. Il tutto, Open Source.

Le prime esperienze fatte con ADR-Flow riguardano il problema della corretta cablatura degli impianti di un motoveicolo: al di la della dimostrazione della possibilità teorica di raggiungere questo obiettivo, la sfida è architettare una struttura robusta e flessibile di raccolta e gestione dei dati.

Questo ha richiesto di affrontare problematiche architetturali da coniugare con gli stumenti di Data Science (nel nostro caso il transfer learning con Keras e Tensor Flow), affrontando i problemi tipici di avere pochi dati e sbilanciati (data augmentation, controllo dell'overfitting, pesatura dei campioni) ed usando metriche adeguate a descrivere il problema.

Molti e notevoli gli stimoli per miglioramenti ed evoluzioni future: efficienza dell'addestramento e del riconoscimento, sia dal punto di vista della dimensione dei modelli che dei tempi di elaborazione, sistemi di ausilio all'etichettatura dei campioni, modi per affrontare difetti estremamente rari, ma importanti (ad esempio riguardanti la sicurezza), uso di generative adversarial network per sintetizzare campioni realistici, difetti nelle produzioni continue, ed è solo l'inizio.


		Immagine DSS Online #12 - Open Source AI sulla linea di produzione

Paolo Mascellani è presidente della cooperativa eLabor, che ha fondato nel 2001 assieme ad alcuni amici con lo scopo di non far perdere alla società le energie di quanti si trovano in un periodo di difficoltà dal punto di vista lavorativo ed allo stesso tempo di fornire ad aziende, enti, cooperative, eccetera, servizi tecnologicamente avanzati, basati su software libero ed a costo sostenibile.

Convinto della sinergia tra formazione e lavoro, si è laureato dapprima in Ingegneria Elettronica, poi in Scienze dell'Informazione e successivamente ha conseguito il dottorato di ricerca in Logica Matematica ed Informatica teorica. Negli ultimi anni ha seguito con successo numerosi corsi di formazione on-line su temi come Machine Learning, Internet of Things, Big Data, Sviluppo Agile e molto altro. In tutto questo tempo non ha mai smesso di lavorare, con numerose puntate in vari paesi in via di sviluppo, di mettere in pratica quanto ha studiato e di trasmettere ai propri amici, familiari e colleghi le conoscenze acquisite e la voglia di acquisirne altre.

È questo il caso anche del rilevamento automatico dei difetti di produzione industriale.

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Data Science, Machine Learning, Intelligenza Artificiale…

Dietro alle parole ci sono opportunità di crescita, per chi vuole imparare ed essere operativo e per chi ha capito che per sviluppare la propria attività la via è quella dei dati. I meetup DataScienceSeed nascono per unire questi due mondi, con l’aiuto di chi sta già percorrendo queste strade.

Per chi vuole imparare è una occasione di sperimentare come diventare operativi sia possibile con strumenti accessibili e senza bisogno di essere guru.

Per chi vuole sviluppare la propria attività per comprendere le opportunità, orientarsi ed incontrare chi potrebbe essere d’aiuto.

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