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iKnow: Orobix con Pietro Rota

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U6 Aula 01 B Università degli Studi di Milano Bicocca

1 Piazza dell'Ateneo Nuovo

20126 Milano

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Pietro Rota consegue la laurea in Ingegneria Gestionale presso l’Università degli studi di Brescia. Inizia la propria attività professionale nell’ambito delle clean tech per poi fare un’esperienza nel settore della smart mobility. Dal 2009 ha lavorato in ambito energetico, prima ricoprendo il ruolo di direttore generale di una R&D start-up e successivamente dirigendo il Dipartimento di Strategia di un importante gruppo italiano attivo nell’energy management.

Sempre nel 2009 fonda - insieme a Luca Antiga - Orobix, società di R&D inizialmente focalizzata sullo sviluppo di soluzioni per analisi quantitative di immagini medicali. Dal 2013 il focus dell’azienda diventa il deep learning, dapprima applicato all’healthcare e poi ad ambiti quali la manifattura e la robotica, diventando un soggetto trasversale dell'ingegneria dell’intelligenza artificiale.

Ecco una breve descrizione di Orobix:

Orobix nasce nel 2009 a Bergamo, da un'idea di Pietro Rota e Luca Antiga, come società di R&D inizialmente focalizzata sullo sviluppo di soluzioni per analisi quantitative di immagini medicali. Dal 2013 il focus dell’azienda diventa il deep learning, dapprima applicato all’healthcare e poi ad ambiti quali la manifattura e la robotica, diventando un soggetto trasversale dell'ingegneria dell’intelligenza artificiale. Oggi il team di Orobix è composto da 16 persone, ingegneri con varie specializzazioni, fisici e matematici, il 50% sono donne.

Orobix sviluppa sistemi capaci di raccogliere dati e apprendere autonomamente la miglior strategia per la risoluzione di problemi concreti, provenienti da qualsiasi ambito di lavoro. In particolare, in ambito healthcare e precision medicine, Orobix sviluppa sistemi per il supporto alla valutazione quantitativa di immagini mediche che replicano il giudizio di esperti a partire da grandi moli di dati di riferimento. In ambito industriale, sviluppa sistemi di controllo qualità end of line, che apprendono autonomamente la forma e le caratteristiche dei pezzi ispezionati e rilevano anomalie o classificano difetti, Inoltre Orobix applica l’apprendimento autonomo (reinforcement learning) all'ambito robotico, sviluppando sistemi che imparano automaticamente una strategia di comportamento che parte dalla rilevazione delle informazioni sul campo - tramite sensori o sistemi di visione - e procede per tentativi.

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