Sviluppare algoritmi basati sull\u2019IA per il tracciamento di oggetti, il rilevamento di anomalie in tempo reale e la classificazione avanzata: \u00e8 l\u2019obiettivo della partnership tra EyeCan, startup italiana specializzata in sistemi robotici, intelligenza artificiale e sistemi di visione artificiale applicata alle linee di produzione e Leonardo. La collaborazione tra le due societ\u00e0 segna l\u2019avvio di un percorso condiviso verso l\u2019innovazione e l\u2019eccellenza tecnologica.<\/p>\n
Un impegno che far\u00e0 leva, da un lato, sul know-how di Leonardo Automation nello sviluppo di sistemi di movimentazioni dei materiali e, dall\u2019altro, sulle soluzioni AI di EyeCan che dotano le macchine di capacit\u00e0 percettive e interpretative avanzate per la gestione dei dati visivi.<\/p>\n
Mettendo a fattor comune competenze diverse e complementari, la partnership consentir\u00e0 di sviluppare algoritmi innovativi basati sull\u2019intelligenza artificiale, costruiti su misura per una serie di funzioni critiche. Questi saranno fondamentali per ottimizzare i processi di movimentazione e smistamento dei materiali, in particolare per gli oggetti che si muovono a velocit\u00e0 variabili sui nastri trasportatori.<\/p>\n
L\u2019iniziativa \u00e8 basata sul progetto “Fast AI 4 Object Tracking”, nato durante l\u2019edizione 2021 di Open Italy, l\u2019ecosistema di innovazione del consorzio ELIS, in cui Leonardo \u00e8 attivamente coinvolta dal 2019, che favorisce il dialogo e la collaborazione tra grandi imprese, startup, PMI, centri di ricerca, venture capitalist e giovani talenti attraverso lo sviluppo di progetti innovativi.<\/p>\n
A partire dal successo del Proof of Concept, seguito da una fase di progettazione e sviluppo, le due aziende stanno ora validando la tecnologia in scenari operativi reali, per le applicazioni baggage, packets & parcels. Questa collaborazione \u00e8 un esempio dell’impegno di Leonardo verso il continuo processo di transizione digitale che migliora l’efficienza operativa dei sistemi.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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