Obiettivi
- Sviluppare soluzioni AI innovative per gestire la mobilità nelle aree industriali.
- Definire un nuovo quadro teorico di riferimento per i «Digital and Sustainable Twins» nell’ambito delle infrastrutture di trasporto.
Sfida iniziale
La complessità della gestione del sistema di trasporti nelle aree industriali e le condizioni di rischio date dal traffico e dagli spostamenti dei lavoratori sul/dal/al luogo di lavoro.
Soluzione
ROADSTER si propone di indagare e sviluppare nuove soluzioni AI allo stato dell’arte in Computer Vision e Deep Learning per valutare un nuovo quadro di “Digital and Sustainable Twin” del complesso ecosistema di strade e strutture di trasporto nelle aree industriali. La proposta è molto innovativa in quanto sposta l’attenzione dal classico ambiente “Smart city” a quello delle aree di produzione industriale, che sono molto critiche per il nostro territorio in termini di intensità del traffico, inquinamento e sicurezza dei lavoratori. L’obiettivo è quello di fornire nuovi dati, elaborati online e off-line con nuovi servizi italiani, riguardanti:
- la viabilità e le anomalie intorno ai siti industriali;
- servizi personalizzati sulle condizioni del traffico per ottimizzare la programmazione dei trasporti;
- il miglioramento della sicurezza dei lavoratori durante i loro spostamenti da/per il luogo di lavoro.
ROASTER ha due aspetti fondamentali: mira a fornire preziosi risultati scientifici nell’AI e sarà un proof-of-concept di un progetto molto ambizioso e ampiamente scalabile per creare una risposta italiana nella gestione dei dati di mobilità, dedicata al supporto della produzione industriale e della transizione ecologica.
Benefici
- Produzione di nuovi dati, elaborati on-line e off-line sulla viabilità e le anomalie intorno ai siti industriali.
- Possibilità di realizzare servizi personalizzati sulle condizioni del traffico per l’ottimizzazione dello scheduling dei trasporti.
- Miglioramento delle condizioni del traffico e facilitazione della programmazione dei trasporti.
- Miglioramento della sicurezza dei lavoratori durante i loro spostamenti da/per il luogo di lavoro.
- Ampliamento delle attività del progetto grazie alla scalabilità integrata.
- Integrazione e ottimizzazione di componenti AI per migliorare la riconoscibilità delle categorie.
Il ruolo di IFAB
IFAB ha partecipato al progetto in qualità di ente finanziatore, selezionandolo nell’ambito delle proprie linee di investimento in ricerca, innovazione e trasferimento tecnologico. Il contributo di IFAB si è concretizzato nel riconoscere il valore scientifico e applicativo del progetto e nel sostenerlo economicamente, rendendo possibile lo sviluppo delle attività di ricerca condotte dai partner tecnici. Una partecipazione che conferma la missione di IFAB come acceleratore di iniziative ad alto impatto per il territorio e il sistema produttivo.
Partners
Per informazioni rivolgersi a: projects@ifabfoundation.org
