Partner: Cesma – Università degli Studi di Napoli Federico ll

Ambito applicativo:
• Selezione delle metodologie di ML (supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning) più adatte al contesto operativo;
• Supporto all’implementazione del modello selezionato: sviluppo, sperimentazione e validazione.

Target:
• PMI che sviluppano software e/o soluzioni per la diagnostica e la prognostica dei fenomeni;
• Fornitori di tecnologie digitali di interazione (ad es. interazione uomo-macchina, riconoscimento del movimento e tecnologie linguistiche);
• Grandi e medie imprese operanti nei settori dell’Industria Manifattura, dei Trasporti & Logistica Avanzata, della Salute & Biotech, dell’Advertising & Retail, della Finanza & Assicurazioni, della Comunicazione & Streaming.

Conoscenze, competenze e input richiesti:
• Dataset del fenomeno di interesse;
• Workstation per l’inferenza di modelli ML e DL;
• Analisi dati;
• Programmazione di alto livello (es. Matlab, Python).

Possibile integrazione con altri i servizi attivabili presso i nodi R2Lab4.0:
• AI.1 – DATA MANAGEMENT & DATA AUGMENTATION;
• AI.2 – PROGETTAZIONE E OTTIMIZZAZIONE DI ALGORITMI;
• HPC.1 – PROGETTAZIONE E SPERIMENTAZIONE DI SISTEMI EMBEDDED BASATI SU FPGA, SOC, HPSOC;
• HPC.2 – PROGETTAZIONE E OTTIMIZZAZIONE DI ALGORITMI PER L’ELABORAZIONE PARALLELA.

Output:
• Ottimizzazione del modello/tecnica di machine learning rispetto al fenomeno di interesse;
• Possibilità di sviluppare di routine per il decision making, l’ottimizzazione dei processi e la manutenzione predittiva.

Costo del servizio:
A partire da € 18.650.