Progetto HYPES (HYdro Prediction Engine System)
“Obiettivo del progetto è di sviluppare un sistema di supporto decisionale per la gestione, la mitigazione e la riduzione del rischio di alluvione, basato su tre moduli principali:
1. Piattaforma Modulare:
• Gestione, estrazione e rappresentazione di dati meteo-idrologici.
• Caratterizzazione di dettaglio delle aree interessate e di quelle che su di esse hanno influenza ai fini dei fenomeni alluvionali.
2. Database Interattivo: Previsione e gestione degli eventi alluvionali, con indicatori precoci di allerta (early-warning).
3. Apps per Smartphone e Tablet: Condivisione di informazioni tra policy-makers, gestori e cittadini sul rischio alluvionale.
Esso contribuirà a migliorare la sicurezza e la resilienza delle comunità alle inondazioni, con importanti benefici sociali ed economici.
Progetto SupportAI
Sviluppo di un ambiente di supporto alla ricerca biomedica: analisi dati multimodali e clinici con l’ausilio dell’Intelligenza Artificiale “Il progetto “SupportAI” mira a sviluppare un sistema integrato per gestire le informazioni mediche del paziente e fornire un’analisi avanzata, predizione e visualizzazione 3D delle immagini DICOM. Questo sistema permetterà di integrare dati biomedici eterogenei, supportando ricercatori e professionisti sanitari con analisi predittive e strumenti di collaborazione. Sarà dotato di moduli per l’ingestione e l’integrazione dei dati, l’integrazione con fascicoli sanitari elettronici, la gestione avanzata dell’imaging 3D e la stampa 3D di modelli anatomici. Il sistema offrirà funzionalità avanzate di tele-video consulto e sfrutterà l’intelligenza artificiale per il supporto diagnostico e la generazione di testo assistito. Questo miglioramento tecnologico promette di trasformare la pratica clinica, rendendo più efficiente l’assistenza sanitaria e migliorando l’esperienza del paziente.”
Progetto AI4MOOC (Artificial Intelligence for Massive Open Online Courses)
“Il progetto “AI4MOOC” mira a rivoluzionare l’approccio all’istruzione online attraverso lo sviluppo di un sistema intuitivo basato su Large Language Models (LLM), che permette agli utenti, indipendentemente dal loro livello di competenza tecnica, di creare corsi personalizzati Massive Open Online Courses (MOOC). Attraverso un’interfaccia guidata tipo “wizard”, il sistema facilita la composizione di corsi, guidando l’utente attraverso una serie di domande semplici e utilizzando le risposte per invocare le API degli LLM più adatti, che generano contenuti didattici su misura. Questa piattaforma integrerà diversi LLM per sfruttare le loro peculiarità, come ad esempio Perplexity per l’integrazione di contenuti web accuratamente selezionati. Con un focus sulla semplicità d’uso e sull’accessibilità, AI4MOOC mira a democratizzare la creazione di contenuti educativi di alta qualità, rendendo l’istruzione personalizzata più accessibile e influente, a beneficio di studenti, professionisti e imprenditori in ambito startup e ricerca”
Progetto SERENI
Sviluppo di soluzioni digitali innovative per l’Ecosostenibilità ed il Risparmio ENergetico. “L’innovazione tecnologica e la crescente domanda di energia richiedono soluzioni avanzate per la gestione efficiente e sostenibile delle risorse energetiche. Questo progetto si propone di sviluppare un framework per la modellazione di sistemi di Digital Twin (DT) nel settore energetico, integrando tecnologie di intelligenza artificiale (IA) per migliorare l’efficacia operativa e l’ottimizzazione delle risorse. Il framework mira a creare repliche virtuali dettagliate dei sistemi energetici reali, continuamente aggiornate con dati in tempo reale, permettendo un monitoraggio continuo e una simulazione precisa di scenari operativi. L’integrazione di algoritmi avanzati di intelligenza artificiale consentirà di prevedere la domanda energetica, identificare inefficienze e assicurare che le decisioni prese dai modelli di IA siano trasparenti e aderenti ai requisiti degli utenti e consentano di ottimizzare l’uso delle risorse. La progettazione e l’implementazione del framework seguiranno una serie di fasi ben definite, tra cui l’analisi dei requisiti, la progettazione dell’architettura, lo sviluppo e l’integrazione dei componenti, il testing e la validazione, il deployment e la messa in esercizio, e il monitoraggio continuo. Questo framework rappresenta un passo significativo verso l’adozione di tecnologie innovative nel settore energetico, offrendo strumenti avanzati di supporto decisionale e promuovendo la resilienza e l’efficienza delle infrastrutture.”