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Intelligenza Artificiale

Apprendimento, automazione, efficienza

Crediamo nell’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale e nei benefici che porta nel mondo del lavoro.

Il nostro algoritmo di machine learning comprende il linguaggio naturale e rende le nostre soluzioni altamente sofisticate. Software, app e chatbot intelligenti apprendono sulla base dell’interazione con gli utenti, elaborando soluzioni e risposte automatiche sempre più precise e adatte alle specifiche richieste.

L’innovazione procede a passo spedito e le nostre attività di ricerca e sviluppo non si fermano mai. Il nostro obiettivo è chiaro: fornire sempre il servizio migliore ai nostri clienti e la risposta più adatta alle loro esigenze.

Stare al passo con i tempi è fondamentale. La ricerca e sviluppo è un investimento su noi stessi e sui nostri clienti: perché solo la conoscenza ci darà il potere di raggiungere insieme gli obiettivi che ci siamo posti.

Machine Learning

L’apprendimento alla base dell’innovazione

Il Machine Learning, o Apprendimento Automatico, è la definizione che diamo a quei metodi che forniscono a macchine e computer la capacità di apprendere autonomamente senza essere stati programmati.

In pratica, gli algoritmi di machine learning ci consentono di migliorare le performance di computer e robot. Questi ultimi “apprendono” man mano che si trovano a contatto con stimoli umani.
Dietro l’apprendimento automatico si cela un universo di spunti di riflessione. Abbiamo applicato il machine learning alla nostra piattaforma chatbot,  creando un assistente virtuale in grado di apprendere automaticamente man mano che interagisce con gli utenti.
Ma la nostra ricerca e sviluppo non è terminata qui. Ci siamo infatti concentrati su altri ambiti altrettanto stimolanti: reti neurali, deep learning, computer vision.

Reti Neurali Artificiali

Soluzioni pratiche a problemi specifici

Siamo solitamente abituati a sentir parlare di reti neurali in relazione al cervello umano. Esistono, però, le cosiddette reti neurali artificiali, una vasta rete informatica il cui obiettivo è acquisire informazioni dal mondo esterno, elaborarle e fornire un determinato feedback.

Utilizziamo reti neurali artificiali all’interno dell’I.A. per risolvere problemi specifici. Le reti neurali, infatti, riconoscono dei pattern precisi in una grande quantità di dati, classificano i dati in determinati gruppi, effettuano delle previsioni sulla base degli input ricevuti.

Abbiamo applicato le reti neurali artificiali in EasyBot, la nostra piattaforma chatbot dotata di capacità di apprendimento autonomo e abilità di predizione.

Deep Learning

Il linguaggio umano applicato all’informatica

Il Deep Learning è un ramo di ricerca del machine learning che vuole migliorare la comprensione del linguaggio umano da parte dei dispositivi informatici.
I sistemi informatici in grado di eseguire analisi e processi di deep learning sono basati su reti neurali artificiali.

La nostra attività di ricerca e sviluppo ci ha consentito di applicare l’apprendimento profondo nel campo della computer vision, del riconoscimento facciale e delle immagini e della biometrica vocale.

Il nostro obiettivo è migliorare sensibilmente la comprensione del linguaggio e delle espressioni umane da parte dei sistemi informatici.

Realtà Aumentata

L’informazione a portata di mano

La nostra è l’era dell’informazione. Per questo la ricerca sulla realtà aumentata è in costante progresso.

Grazie alla tecnologia possiamo gestire una mole di dati aggiuntivi che altrimenti le persone non potrebbero percepire. La realtà aumentata è già presente in molti momenti del nostro quotidiano, anche senza rendercene conto.

Quando usiamo i sensori dell’automobile, guardiamo video sui nostri device o scattiamo foto con lo smartphone, abbiamo a che fare con interfacce che supportano software di realtà aumentata.

Il nostro obiettivo è quello di diffonderne l’uso in tutti gli ambiti lavorativi, per rendere i servizi più efficienti e vicini ai bisogni degli utenti. Siamo consapevoli che l’unico modo per farlo è quello di spingere ricerca e sviluppo più avanti possibile.

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L’informazione a portata di mano

La nostra è l’era dell’informazione. Per questo la ricerca sulla realtà aumentata è in costante progresso.

Grazie alla tecnologia possiamo gestire una mole di dati aggiuntivi che altrimenti le persone non potrebbero percepire. La realtà aumentata è già presente in molti momenti del nostro quotidiano, anche senza rendercene conto.

Quando usiamo i sensori dell’automobile, guardiamo video sui nostri device o scattiamo foto con lo smartphone, abbiamo a che fare con interfacce che supportano software di realtà aumentata.

Il nostro obiettivo è quello di diffonderne l’uso in tutti gli ambiti lavorativi, per rendere i servizi più efficienti e vicini ai bisogni degli utenti. Siamo consapevoli che l’unico modo per farlo è quello di spingere ricerca e sviluppo più avanti possibile.

Riconoscimento Facciale

Il volto è lo specchio della mente

I sistemi di riconoscimento facciale hanno diverse implicazioni nel mondo di oggi, dalla sicurezza all’analisi dell’efficacia della pubblicità.

La nostra ricerca e sviluppo ci ha condotto a sperimentare una tecnologia 3D avanzata in grado di riconoscere un volto con l’ausilio di una fotocamera o una webcam. Può anche stabilire se si tratti di una fotografia o di un viso reale.

Il nostro sistema di face recognition funziona tramite l’elaborazione delle informazioni presenti in un database di dati anagrafici e migliaia di immagini. È un metodo di identificazione biometrica che rileva in automatico 14 punti di caratteristica facciale e verifica l’identità della persona.

Il matching delle foto con il database è garantito da un algoritmo proprietario a doppio controllo che riconosce sesso, etnia ed età con una probabilità del 95%.

Computer Vision

Vedere per comprendere

La visione artificiale è un insieme di processi che partendo da immagini bidimensionali creano delle approssimazioni del mondo tridimensionale, con lo scopo di riprodurre la vista umana. La visione artificiale vuole soprattutto interpretare il contenuto di una determinata immagine bidimensionale.

La computer vision è in grado di analizzare l’immagine visiva e riconoscere determinate caratteristiche presenti nella stessa. Un’implementazione interessante e utilizzabile nell’ambito dei Big Data, della sicurezza.

La nostra ricerca e sviluppo ci ha portato ad unire la computer vision all’algoritmo di riconoscimento facciale: una soluzione sofisticata capace di analizzare, riconoscere e distinguere tra diversi volti ed etnie.

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