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ICT, elettronica e ottica Intelligenza artificiale
Intelligenza artificiale
Le nostre competenze. Le competenze di iMEX.A riguardano principalmente le seguenti aree:
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Il monitoraggio remoto e la diagnostica sono due funzionalità fondamentali per lo sviluppo di sistemi e impianti automatizzati e consistono nella capacità del sistema, grazie ad opportune logiche implementate nel software di controllo, di riconoscere in modo autonomo l'eventuale presenza di sintomi di guasto, anomalie di funzionamento o deviazioni da comportamenti attesi e di individuare le cause. Qualora il sistema sia in grado di selezionare e implementare in modo autonomo anche soluzioni di ripristino del comportamento corretto si parla di sistemi FDIR – Failure Detection, Identification (o Isolation) & Recovery.
Le tecniche derivate dall'intelligenza artificiale che possono essere applicate in tale ambito sono molteplici. La nostra esperienza è principalmente focalizzata su tecniche di monitoraggio model-based, generazione di modelli tramite apprendimento induttivo, logica fuzzy e reti neurali.
Particolare rilevanza hanno anche le tecniche di gestione della conoscenza ed estrazione della conoscenza dai dati, dato che il loro impiego riguarda qualunque applicazione in cui si dispone di una grande quantità di dati da cui è necessario estrarre le informazioni utili. I metodi di estrazione di conoscenza applicabili sono diversi (apprendimento induttivo, clustering, reti probabilistiche e reti di Bayes, reti possibilistiche, etc.), con particolare attenzione a quelli che permettono, grazie ad un opportuno formalismo (per esempio logica fuzzy o logica della possibilità), di gestire in modo affidabile e robusto l'incertezza e/o l'imprecisione e/o l'incompletezza dei dati di partenza.
L'automazione industriale e l'autonomia di bordo nel settore della robotica e in campo aerospaziale, rappresentano il tipico scenario applicativo per lo sviluppo di sistemi di supervisione in grado di sostituire l'operatore umano o assisterlo fornendo indicazioni sullo stato del sistema ed un supporto decisionale. I supervisori di bordo sono quindi sistemi integrati con le logiche di controllo e con l'apparato sensoristico, e garantiscono la corretta esecuzione delle operazioni necessarie per il raggiungimento di un dato obiettivo, sia nel caso in cui il sistema si comporti in modo nominale, sia nel caso in cui vengano rilevati guasti o anomalie.
Gli agenti autonomi rappresentano l'esempio più evidente delle potenzialità dell'intelligenza artificiale, in quanto rappresentano dei veri e propri operatori intelligenti in grado di portare a termine una certa missione in sostituzione di un operatore umano. Non si tratta di semplici esecutori di comandi, ma di agenti in grado di prendere decisioni e scegliere e gestire le proprie azioni per il raggiungimento di obiettivi ben precisi. L'architettura di agenti autonomi prevede un supervisore di bordo, un sistema di monitoraggio e gestione dei guasti, un sistema di planning e scheduling e altri sistemi necessari all'obiettivo.
Applicazioni. I diversi ambiti dell'intelligenza artificiale offrono strumenti e tecniche che sono utilizzabili in svariati contesti applicativi, con l'obiettivo di incrementare l'automazione o l'autonomia di sistemi di diversa natura, di sopperire ai limiti nella gestione delle operazioni da parte di operatori umani e di fornire un supporto avanzato e intelligente nella soluzione di problemi complessi.
Alcuni esempi di aree di applicazione delle tecniche dell'intelligenza artificiale sono: meccanica, aerospaziale, medicina, alimentare, intrattenimento, etc.
La nostra esperienza. Nell'ambito di un contratto di consulenza biennale fornito a Thales Alenia Space Italia, per il progetto STEPS inerente lo sviluppo di nuove tecnologie spaziali finanziato dalla Regione Piemonte, iMEX.A ha sviluppato un algoritmo di supervisione per la gestione autonoma delle fasi di docking (aggancio) al suolo tra rover lunari, sfruttando i formalismi dell'intelligenza artificiale.
Il sistema realizzato permette di controllare ogni fase del docking, per verificare che siano rispettate le condizioni nominali di funzionamento. Nel caso una o più di queste condizioni non possano essere rispettate, per condizioni esterne avverse o per un guasto, l'algoritmo è stato progettato in modo da intervenire autonomamente per portare a termine la missione in modo alternativo o eventualmente per abbandonarla in sicurezza, senza necessitare dell'intervento umano.
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SETTORI di CONSULENZA
- Intelligenza artificiale
- Controlli automatici digitali
- Sistemi ottici
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