Post on 15-Jan-2017
Laboratorio Integrato e Remoto per il settore Aerospaziale: studio, progettazione e gestione di
prodotti e processi innovativi ad elevate prestazioni
Proponente: DII - Dipartimento di Ingegneria dell’Impresa “Mario Lucertini” dell’Università di Roma Tor Vergata
Responsabile: Prof. Vincenzo Tagliaferri(Università degli Studi di Roma “Tor Vergata”)
Finanziamento: Legge Regionale 13/2008 “Progetti di ricerca presentati da Università e Centri di Ricerca” – Regione Lazio
Durata: 2015-2017
Accordo di collaborazione tra l’Università degli Studi di Roma “Tor Vergata” e IBM Italia S.p.A.
Collaborazione inter-ateneo tra l’Università degli Studi di Roma “Tor Vergata” e l’Università degli Studi di Napoli “Federico II”
Membri partecipanti: Prof. Paolo Maresca (Dipartimento di Ingegneria Elettrica e delle Tecnologie dell'Informazione-Unina)
Dott. Raffaele Sommese (Unina)
L’avvento dei sistemi cognitivi ha permesso un incremento dell’applicazione delle tecnologie informatiche a vari ambiti, spesso trascurati per la troppa difficoltà semantica.
L'uso di IBM Watson per la diagnostica medica è cresciuto in maniera esponenziale e ha prodotto vari casi di successo, citati sempre più spesso dalla stampa.
Problema del trasferimento della conoscenza
Criticità nel dialogo tra università e aziende
Come “tradurre” parole industriali in parole scientifiche e ottenere un dialogo produttivo
Consolidata esperienza nell’ambito del trasferimento tecnologico
Estesa rete di relazione dell’università con diverse aziende
Collaborazione con una delle maggiori multinazionali dell’ambito IT mondiale
Analisi degli articoli per l’estrazione di parole chiavi industriali (Alchemy)
Dialogo tra l’azienda e l’università “virtuale” in chat per stabilire un primo contatto
Analisi dei contenuti per la gestione comune degli artefatti prodotti nello scambio tra azienda e università
Due facce della stessa medaglia
Quella industriale è una ricerca orientata al mercato
Quella scientifica è orientata all’acquisizione delle conoscenze
Tradurre le richieste in linguaggio naturale dell’azienda in richieste specifiche di ricerca del dipartimento.
Spesso l'azienda non conosce cosa l'università fa ma l'università conosce l'azienda.
Problemi di comunicazione.
Knowledge base user-oriented.
Livello Esplorativo (Possibilità offerte dall'università alle aziende)
Livello Conoscitivo (Inizio del rapporto ed esplorazione delle tematiche su cui è possibile collaborare)
Livello Esecutivo (Realizzazione, sviluppo e rendicontazione dei vari obbiettivi)
Bluemix è una piattaforma cloud che fornisce soluzioni PaaS, CaaS e IaaS sviluppata da IBM.
Supporta differenti runtime e permette l’esecuzione di diversi servizi.
Fornisce strumenti per un approccio 0-code programming.
Permette di realizzare programmi con tecnologia Cognitive IBM Watson.
Possibilità di scegliere tra moltissimi runtimepronti all'uso per realizzare applicazioni in: Java, Node.js, ASP.Net, Swift, Go, Python, PHP, Ruby e Tomcat.
Supporto a Runtime per CloudFoundy creati da terze parti o da sviluppatori indipendenti.
Integrazione attraverso l'uso di plug-in con il popolare IDE Eclipse.
Repository Git su JazzHub correlato ad ogni applicazione creata.
Supporto al Build&Deploy per realizzare la Continuous Integration
Bluemix offre numerosi servizi spaziando tra: Data Analitics, Database, Caching, Security, IoT e Cognitive.
Molti servizi sono corredati da SDK ufficiali per diversi linguaggi di programmazione, inoltre è possibile accedervi attraverso delle REST-API fornendo un alto livello di flessibilità.
Un set di strumenti per permettere lo sviluppo di applicazioni capaci di comprendere testi, siti web, o documenti.
Le informazioni vengono scambiate attraverso API REST ed è possibile analizzare documenti in formato Plain Text o HTML
Permette la conversione dei documenti da formati comuni come, ad esempio, pdf o docx in documenti Plain Text o HTML elaborabili dai vari servizi di Watson
Integrazione dell'ambiente di chat con la base di dati
Sviluppo grafica Front-End
Test nelle Aziende partner del sistema
Addestramento modello per conoscenze Industrial-Oriented
Arricchimento automatico della knowledgebase attraverso data-mining di altri database di articoli scientifici. (Es Scopus,IEEE XPlore)
Messa in opera del progetto in 8-10 mesi
Limiti di Watson riscontrati sul progetto
Necessità di addestrare un modello specifico orientato alle aree dell’ingegneria, in modo da permettere di ottenere ottimi risultati come quelli in ambito healthcare.
I principali obbiettivi di ricerca sono stati verificati e validati.
Lo strumento funziona e produce ottimi risultati in termini di analisi delle keyword.
Nell’implementazione attuale Watson utilizzato come tutoring e non come mentoring.
Open Data?
“The human brain is a marvel. A mere 20 wattsof energy are required to power the 22 billionneurons in a brain that’s roughly the size of a grapefruit. To field a conventional computer with comparable cognitive capacity wouldrequire gigawatts of electricity and a machine the size of a football field.”
John E. Kelly III, Smart Machines: IBM's Watson and the Era of Cognitive Computing