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Explainable machine learning per l’IoT
Le nuove applicazioni e servizi per l’IoT si basano sulla comprensione intelligente dell’ambiente, attraverso flussi di dati raccolti tramite sensori eterogenei. Sebbene sempre più efficaci, le tecniche di Machine Learning generalmente non vanno oltre la classificazione di eventi con etichette opache, prive di rappresentazione comprensibile dai dispositivi e interpretabile dagli esseri umani.
Il problema dell’eXplainable Artificial Intelligence (XAI) è al centro dell’attenzione della ricerca e dell’industria, grazie alla crescente applicazione di algoritmi di intelligenza artificiale per prendere decisioni critiche in numerosi settori e alla legislazione (come il GDPR) che tutela i dati dei cittadini.
Il problema dell’eXplainable Artificial Intelligence (XAI) è al centro dell’attenzione della ricerca e dell’industria, grazie alla crescente applicazione di algoritmi di intelligenza artificiale per prendere decisioni critiche in numerosi settori e alla legislazione (come il GDPR) che tutela i dati dei cittadini.
Mafalda
Mafalda è l’innovativo framework sviluppato dal team donkeyPower per il data mining semantico su stream di dati provenienti da sensori per contesti pervasivi.
Il tipico problema di classificazione del machine learning è stato trattato come un discovery di risorse mediante il matchmaking semantico. I risultati prodotti e i modelli addestrati sono dotati di descrizioni articolate nei linguaggi standard del Semantic Web, così da permettere una spiegazione chiara e rigorosa che ricompensa la fiducia degli utenti.
Il tipico problema di classificazione del machine learning è stato trattato come un discovery di risorse mediante il matchmaking semantico. I risultati prodotti e i modelli addestrati sono dotati di descrizioni articolate nei linguaggi standard del Semantic Web, così da permettere una spiegazione chiara e rigorosa che ricompensa la fiducia degli utenti.
Assistenti virtuali personali per la guida sicura
donkeyPower ha sviluppato iDriveSafe, una soluzione mobile per la diagnostica a bordo e l’assistenza alla guida. Attraverso l’acquisizione di parametri OBD-II (On Board Diagnostics) sullo stato di funzionamento del veicolo, il sistema valuta lo stato di salute, classifica lo stile di guida e le caratteristiche del manto stradale e del traffico.
Grazie al matchmaking semantico, suggerisce al guidatore come ridurre o eliminare i rischi, ottenere migliori prestazioni e ottimizzare l’impatto ambientale.
Matchmaking semantico e inferenza automatica
donkeyPower ha studiato e ottimizzato un innovativo motore di matchmaking semantico e inferenza automatica per il Semantic Web of Things. Il motore rende possibile il ragionamento automatico anche su dispositivi hardware con limitate capacità di memoria ed elaborazione.
L’inferenza automatica è un processo di elaborazione delle informazioni che permette a un sistema informatico di dedurre nuove informazioni a partire da quelle già presenti, per prendere decisioni e risolvere problemi in modo autonomo.
Il matchmaking semantico è una tecnologia utilizzata per abbinare persone o oggetti basandosi sui loro significati o attributi semantici. Questo metodo di abbinamento viene spesso utilizzato nei sistemi di ricerca online per trovare risultati pertinenti e rilevanti in base alle parole chiave o ai criteri di ricerca inseriti dall’utente. Il sistema risulta compatibile con le principali tecnologie e protocolli per il Semantic Web. Grazie a un’architettura multipiattaforma supporta Java Standard Edition, Windows, Linux, macOS, iOS, Android, sistemi operativi embedded e applicazioni Web, permettendo l’integrazione in applicazioni sviluppate in C, C++, Java, Objective-C, Swift e JavaScript.
Il matchmaking semantico è una tecnologia utilizzata per abbinare persone o oggetti basandosi sui loro significati o attributi semantici. Questo metodo di abbinamento viene spesso utilizzato nei sistemi di ricerca online per trovare risultati pertinenti e rilevanti in base alle parole chiave o ai criteri di ricerca inseriti dall’utente. Il sistema risulta compatibile con le principali tecnologie e protocolli per il Semantic Web. Grazie a un’architettura multipiattaforma supporta Java Standard Edition, Windows, Linux, macOS, iOS, Android, sistemi operativi embedded e applicazioni Web, permettendo l’integrazione in applicazioni sviluppate in C, C++, Java, Objective-C, Swift e JavaScript.
RICERCA E SVILUPPO
Dall’università alle imprese, dalle imprese all’università
Abbiamo un’esperienza pluriennale nell’area della ricerca accademica e del trasferimento tecnologico. Coordiniamo e partecipiamo a numerosi progetti di ricerca e sviluppo a livello nazionale e internazionale. Il dialogo continuo tra mondo accademico e imprenditoriale è la chiave della nostra innovazione.