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R&D Unit - Progetti

 

GAIA

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GAIA

Finanziamento: MISE - Accordi per l'innovazione

GAIA propone la creazione di un Two-Sided Digital Twin (DT), in grado di agire come piattaforma per una nuova era di digital application, favorendo il raggiungimento di massa critica nelle comunità emergenti al fine di facilitare lo sviluppo, l'adozione e la diffusione di tecnologie emergenti. Il Digital Twin rappresenta, per il progetto, un modello virtuale del contesto territoriale sia dal punto di vista strutturale che dei flussi di valore sociali - ossia un sistema “cyber-fisico-sociale con proprietà accoppiate” - in grado di percepire l’ambiente circostante (fisico o digitale) e aggiornare di conseguenza la sua controparte, pianificare e simulare modifiche dell’ ambiente circostante (simulazioni, risk management, analisi causa-effetto e identificazione di azioni di mitigazione in caso di eventi sociali, politici, climatici, etc..), integrare ed interagire con il sistema socio-economico della città inteso come sistema costituito da persone, relazioni, flussi di valore, conoscenze e creatività delle comunità emergenti.

Per far ciò, il Two-Sided Digital Twin adotterà soluzioni tecniche di intelligenza artificiale su tutti i livelli dello stack tecnologico. Tecniche di IA, infatti, potranno essere utilizzate:

• A livello di data management per specifici compiti di data pre-processing (e.g. validazione generazione di dati sintetici, annotazione)

• A livello di data analytics attraverso modelli e algoritmi sia di tipo predittivo che di tipo prescrittivo a supporto dei processi decisionale e dello sviluppo di servizi e applicazioni innovative. A questo livello, inoltre, si fornirà un ambiente di MLaaS capace di consentire ai data scientist di condividere algoritmi di intelligenza artificiale e agli sviluppatori di sfruttare gli algoritmi prodotti in modo semplice, potendo anche effettuare un re-training mirato degli stessi

• A livello di applicazioni e in particolare di strumenti di collaborazione e co-creazione per le comunità emergenti, si realizzeranno strumenti evoluti di machine learning per favorire la formazione per aggregazione di comunità multidisciplinari (e.g. profilazione, raccomandazione).

Partner

Engineering Ingegneria Informatica

Università degli Studi Enna "Kore"

Team

Natalia Alparone

Natalia Alparone

Otmane Mounouar

Otmane Mounouar

Luca Naso

Luca Naso

Vladimiro Patatu

Vladimiro Patatu

Miriam Raccuglia

Miriam Raccuglia

Carmelo Salerno

Carmelo Salerno

Emanuele Spampinato

Emanuele Spampinato

Giovanni Trombetta

Giovanni Trombetta