Intelligenza Artificiale Generativa e Modelli Linguistici

Il progetto analizzerà gli algoritmi alla base dei modelli linguistici, utilizzati in strumenti come ChatGPT, Gemini e Copilot. In una prima fase verrà approfondito lo stato dell’arte della tecnologia in termini di architetture e strumenti di riferimento. Successivamente l’analisi si concentrerà sugli strumenti disponibili, mettendo in evidenza benefici e limiti, soprattutto in contesti industriali.
Attraverso attività di scouting tecnologico sarà possibile comprendere meglio come questa tecnologia potrà ottimizzare i compiti industriali, fornendo una visione equilibrata del suo potenziale e delle sue restrizioni.
Infine, verrà sviluppato un caso applicativo dedicato all’estrazione e analisi dei contenuti di file partendo dalla distinta base, per consentire un accesso più semplice e intuitivo alle informazioni.

Intelligenza Artificiale Neurosimbolica

Il progetto indagherà l’intelligenza artificiale neurosimbolica, che combinerà l’approccio simbolico — trasparente e logico — con quello subsimbolico, noto per la capacità di trattare dati complessi ma meno interpretabile. Inizialmente verrà presentato lo stato dell’arte della tecnologia, per poi analizzarne i principali ambiti di applicazione.
A completamento, verrà sviluppato un caso di studio dedicato all’ottimizzazione della sequenza di test qualitativi in ambito farmaceutico.

Realtà Aumentata

Il progetto esplorerà l’uso della realtà aumentata (AR) in ambito industriale. Verrà sviluppato un dimostratore capace di evidenziare sia teoricamente che praticamente le competenze e lo sforzo necessari per creare una soluzione industriale basata su AR.
Il dimostratore sarà inoltre impiegato come strumento di benchmark per confrontare le migliori soluzioni commerciali già presenti sul mercato.

Ottimizzazione delle Linee Produttive

Il progetto fornirà alle imprese una visione globale degli algoritmi di machine learning più idonei all’analisi dei dati produttivi. A questo scopo verrà costruita una matrice che metterà in relazione gli ambiti di utilizzo con gli strumenti più adeguati a risolvere le relative problematiche.
In una fase successiva, la matrice verrà validata attraverso casi applicativi proposti dai soci, con l’obiettivo di individuare correlazioni utili a ottimizzare la gestione del personale, degli interventi manutentivi e a migliorare la qualità dei prodotti finiti e semilavorati.

Materiali Avanzati

Il progetto esplorerà la tematica dei materiali avanzati partendo dalle esigenze concrete delle aziende di Intellimech. Le attività seguiranno due fasi principali:

  • Raccolta delle necessità aziendali tramite la somministrazione di un questionario mirato.

  • Scouting tecnologico dettagliato sui nuovi materiali di maggiore interesse, reperiti da articoli scientifici e valutati in base al loro livello di innovazione.