Decarbonizzazione & Circular Economy

Sviluppo di biofuel per una transizione energetica sostenibile. Dovrà essere carbon neutral (o negative, se si riesce a stabilire una tecnologia che riesca a catturare la CO2), generato da biomasse sostenibili e avere prestazioni analoghe a quelle dei combustibili, che ad oggi rappresentano lo stato dell’arte. L’intero processo produttivo dovrà essere tracciabile attraverso strumenti digitali e orientato alla sostenibilità.

Open Connected City

Nell’ambito del progetto delle smart cities, con l’obiettivo di migliorare la vita dei cittadini, la ricerca sarà orientata all’abilitazione di servizi in real-time response, attraverso l’ottimizzazione di sistemi di edge computing (data analytics on the edge) e delle interazioni v2x (Vehicle-to-everything). Verrà realizzata una soluzione di smart pole, ossia un faro intelligente pensato come punto di servizi multifunzionale, avente sensori e attuatori multifunzione, con architetture scalabili e funzionali a seconda delle esigenze. Inoltre, dovrà offrire servizi alla mobilità, collezionando diverse tipologie di dati, grazie ad un’intelligenza per l’elaborazione in locale delle informazioni. Potrà favorire l’efficientamento della mobilità grazie alla presenza di colonnine per la ricarica dei veicoli elettrici, disponibilità di dati traffico e fornitura di previsioni del tempo accurate in tempo reale. Infine, potrà essere dotato di una una batteria, uno schermo per trasmettere informazioni al cittadino, pannelli solari per l’accumulazione locale dell’energia elettrica e una proximity localization (che possa essere utilizzata anche dalle auto a guida autonoma).

Creazione di un sistema di Smart lighting ad alta efficienza. L’idea è sviluppare un configuratore/simulatore adattivo che, partendo dalla rilevazione (attraverso appositi sensori) delle caratteristiche specifiche di una strada/area della città, consenta la replicabilità in altre con caratteristiche affini, riducendo la quantità di sensoristica istallata.

People Analytics

“Attravero la declinazione di un concetto di people intelligence, si vuol predisporre una mappatura con clusterizzazione delle competenze interne e individuazione delle skills richieste dal mercato, che aiuteranno ad ottenere un vantaggio competitivo. Sono stati individuati dei KPI di misurazione per capire qual è la copertura in termini di skills degli employee che è possibile mappare. Il processo consisterà in 3 fasi:
1. Estrarre (attraverso sistemi di parsing) e mappatura delle competenze possedute dagli employee (estratte dai CV);
2. Estrazione delle competenze hard e soft derivanti da altri aspetti legati agli employee;
3. Estrazione delle competenze emergenti nel mercato del lavoro;
4. Gestione multilingue, necessaria per le organizzazioni con elevati gradi di complessità.”

Predictive Customer Management

Il tema consiste nella realizzazione di un sistema automatico che distingua 2 categorie di utenti: a rischio elevato e a rischio basso (di incidenti); esso sarà realizzato attraverso l’estrazione dai dati raccolti dagli assicurati Generali relativi ad esempio alle rilevazioni GPS delle automobili, che si rivelano utili a delineare il profilo dell’utente. La profilazione consentirà di definire modalità di interazione tra GENERALI e l’utente finale, esse dovranno essere “personalizzate” e “adattative”, ossia dovranno cambiare nel tempo in base alle esigenze del singolo utente e fornire servizi aggiuntivi durante l’interazione. Attraverso la profilazione dell’utente e la creazione di un rapporto interattivo e dinamico con l’automobile e l’assicurazione sarà possibile ridurre le polizze di coloro che hanni rischi più bassi e prevedere non soltanto gli incidenti, ma anche i “quasi incidenti”.

Creazione di un sistema e di un apposito tool di data visualization, che consenta di fare profilazione dei consumatori, di acquisire informazioni sul comportamento e di comprendere la relazione tra community-consumatori-vendite tramite l’analisi dei dati estratti dai social network.

Crezione di un sistema e di apposito tool di data visualization, che consenta di fare profilazione dei consumatori, identificando i prospect customer (clienti potenziali) e anticipando il loro comportamento, tramite l’analisi dei dati estratti dai social network.

Predictive Maintenance/Operations

L’ambito di ricerca è l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nell’esercizio e nella gestione delle infrastrutture. Utilizzando quanto già c’è in termini di dotazione sensoristica, aggiungendo valore ai dati che non hanno ancora un impiego in termini di capacità di insight, si vogliono sviluppare delle tecnologie che consentano di effettuare una sensorizzazione wireless e distribuita a basso costo, attraverso la realizzazione di reti di sensori adatte ad infrastrutture con estensione territoriale molto vasta. In particolare, sulla base delle dotazioni sensoristiche esistenti, si vuol definire un risk index per trafori autostradali.

L’ambito di ricerca è l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nell’esercizio e nella gestione degli impianti. Utilizzando quanto già c’è in termini di dotazione sensoristica, aggiungendo valore ai dati che non hanno ancora un impiego in termini di capacità di insight, si vogliono sviluppare delle tecnologie che siano in grado di effettuare una sensorizzazione wireless e distribuita a basso costo,attraverso la realizzazione di reti di sensori adatte ad infrastrutture con estensione territoriale molto vasta. In particolare, si vogliono indirizzare le reti di sensori esistenti sui propri centri di lavoro, al fine di creare indici capaci di valutare la bontà delle condizioni di processo e quindi migliorare il processo attraverso un controllo di qualità e feedback sulle stesse variabili di processo.

Smart Health 4.0

Sviluppare un sistema di monitoraggio a domicilio per i malati cardiopatici, che possa contribuire ad accorciare le distanze tra il paziente e la struttura, fornendogli maggiore sicurezza, comodità e al contempo riducendo i costi per la struttura sanitaria. Si tratterà di una soluzione di profilazione del paziente, in grado di prevedere eventi anomali sui parametri cardiaci, attraverso dispositivi IoT di monitoraggio: pulsiossimetro, sfigmomanometro, bilancia. Il focus della ricerca consisterà nell’individuazione di un algoritmo predittivo di accuratezza superiore all’88% per il quale valutarne la brevettabilità. Il sistema sarà integrato con il portale del cittadino (Dedalus), interagirà con un assistente virtuale (Alexa, Google) utilizzerà una Smartbox (TIMbox) per la collezione e l’elaborazione dei dati ed un servizio cloud per il salvataggio dei dati. Infine, è previsto un sistema di alert (mail/sms) basato su un algoritmo di riconoscimento delle anomalie che fa riferimento a soglie standard, non personalizzate sul paziente.