Piccole e medie imprese
Tra le tante competenze italiane nel campo dell’AI, è importante nominare molte PMI, alcune delle tante eccellenze aziendali ed individuali che caratterizzano il nostro paese.
Dopo una rassegna completa del panorama della AI di spicco in Italia, a partire dai suoi protagonisti accademici e industriali, vogliamo concludere la nostra rassegna con una selezione di alcune delle tante aziende o esperienze individuali con le quali siamo venuti in contatto in qualità di redattori di MIT Technology Review Italia e che ci hanno lasciato una importante testimonianza di innovazione, diversificazione e imprenditorialità.
Prima è SIR, Soluzioni Industriali Robotizzate
(Modena, Davide Passoni AD).
È oggi il più affermato system integrator sul panorama nazionale. L’azienda si pone sul mercato come una vera propria sartoria tecnologica, in grado di studiare e realizzare soluzioni robotiche ad hoc in base alle specifiche esigenze del cliente. La produzione è quindi di tipo prototipale e non standardizzato e copre tutti i principali settori di utilizzo della robotica industriale (automotive, aeronautico, general industry, fonderia, plastica, logistica), con applicazioni che spaziano dall’assemblaggio alle lavorazioni di processo, dalla saldatura alla manipolazione, alla distribuzione, fino alla produzione di copie di sculture o alla realizzazione di pezzi di arte moderna generati da un algoritmo.
Si tratta di un’azienda di giovani dotati allo stesso tempo di competenza tecnologica e di grande immaginazione, quasi tutti laureati alle Università di Reggio Emilia e Modena, Parma e Bologna. È importante, per farsi una idea del profilo dell’azienda, studiare il percorso professionale di alcuni di loro, molti dei quali già apprezzati nelle edizioni del nostro concorso MIT TR 35 per Giovani innovatori.
Davide Passoni, suo Amministratore delegato, ci ha recentemente inviato una nota informativa sugli ultimi sviluppi della AI nella sua azienda:
‘L’utilizzo di concetti di AI nella produzione di SIR si è esplicitato in questo ultimo periodo soprattutto nell’ambito dei sistemi di visione artificiale. Il pacchetto hardware/software proprietario SIR VistaVision si è recentemente arricchito, grazie all’abile integrazione di diverse librerie, di moduli di deep learning e machine learning, utili soprattutto nel campo della localizzazione e della classificazione di oggetti, nonché nell’ispezione di difetti. È opportuno infatti ricordare come i sistemi di visione avanzati siano di basilare importanza per la robotica attuale, che li utilizza nel 90% delle applicazioni di tipo industriale. A differenza dei software tradizionali, i moduli di AI permettono la localizzazione di oggetti di forma variabile per la successiva guida-robot al prelievo basandosi, più che sulla rispondenza di forma, su un concetto di vera e propria somiglianza di “classe”. Essi sono altresì molto utili nelle operazioni di classificazione (si pensi alla de-pallettizzazione di elementi eterogenei) o di rilevamento di difetti sul fine linea, successivamente alle operazioni di lavorazione e/o assemblaggio: anche in tal caso la ricerca del difetto non avviene tramite operazioni morfologiche, ma sulla base della somiglianza concettuale. I difetti vengono quindi rilevati perché il sistema nel tempo ha imparato progressivamente a riconoscerli, aggiungendo di volta in volta tutte le variazioni del caso. Questo permette l’identificazione, anche su immagini notevolmente degradate, di oggetti o difetti via via differenti, ma appartenenti ad una medesima classe, operazione non possibile con i sistemi tradizionali.
SIR sta lavorando anche a soluzioni di apprendimento intelligente dei movimenti dei robot antropomorfi. Mentre nel caso della visione i concetti di IA sono già applicati in linee e celle robotizzate di produzione, i sistemi di apprendimento dei movimenti sono ancora nella fase di studio e ricerca. In particolare, si stanno testando soluzioni in cui i movimenti di lavorazione manuale di un operatore possono essere individuati tramite un cluster di telecamere 3D e opportunamente interpretati in tempo reale mediante un software in grado di rilevare non solo le gesture umane, ma gli spostamenti complessi delle mani e del relativo utensile nello spazio, per ogni intervallo di tempo. Tali movimenti vengono successivamente trasformati in coordinate spaziali del robot, che potrà quindi ripetere il path eseguito dall’uomo nella lavorazione (si pensi ad una sbavatura), realizzando il tal modo un “apprendimento per imitazione”. Sebbene ancora in fase di sviluppo, questa tecnologia appare promettente e potrà costituire nel prossimo futuro un passo ulteriore verso la digitalizzazione delle macchine e verso un’automazione sempre più “easy to use”.
