edgecomputing – DataScienceSeed

Nell’ultima edizione di DataScienceSeed Online prima della pausa estiva, Mercoledi 21 Luglio alle 18:00 abbiamo parlato di Edge Computing, con Alberto Cabri, PhD.

Se hai partecipato o se hai visto il video (che trovi qui sotto) dacci un feedback!

La disponibilità di piattaforme integrate ad alte prestazioni consente al giorno d’oggi di eseguire algoritmi in edge con indubbi vantaggi sul consumo di banda, la sicurezza e la salvaguardia della privacy. Tuttavia la strada non è in discesa e talvolta la complessità di rendere operativo un sistema edge non è trascurabile e si deve lavorare su sistemi eterogenei con strumenti che se da un lato possono semplificare la realizzazione ed il deployment delle soluzioni (ad. es. docker) dall’altro richiedono l’acquisizione di ulteriori competenze.

Il caso d’uso mostrato è relativo al riconoscimento real-time di componenti elettronici con deep learning, legato al progetto Ariadne, Data Driven Recovery System, di cui ci ha raccontato i sommi capi Rosario Capponi nella sessione di Q&A.

Alberto Cabri Ha conseguito il Dottorato in Computer Science and Systems Engineering presso l’Università di Genova nel 2020. E’ un socio fondatore di Vega Research Laboratories, uno spin-off dell’Università di Genova la cui mission sono la progettazione e sviluppo di soluzioni basate su tecnologie emergenti, quali AI, edge computing. Ha una Laurea in Ingegneria Elettronica ed è docente di ruolo di Informatica presso un Istituto Tecnico di Genova. E’ stato fondatore ed AD di Flashover Time S.r.l., Manager in Computer Science Corporation, Project Manager in Marconi Communications e ha ricoperto diversi ruoli tecnici in Elsag e Cap Gemini.

Ecco le slide presentate da Alberto (PDF 2M)

Questo il link al video mostrato durante la presentazione.

E qui il link alla serie di tutorial su Jetson Nano a cui si fa riferimento, che fa parte del NVIDIA Developer Program

Infine ecco la slide sul progetto Ariadne di cui l’esempio descritto fa parte.

2021-04 Ariadne ADS

Nicolò Annino ci racconta la sua esperienza di ingegnere ed imprenditore nel progettare sistemi di Machine Learning per le piccole e medie imprese e per la PA in Italia, vivendo sulle nuvelo del Cloud e sulla terra di confine dell’Edge.

L’evento è collegato a C1A0 Expo 2020 – La fiera internazionele dell’AI di Genova

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Può una piccola azienda contribuire ad influenzare ed ispirare le modalità di sviluppo di un intero paese?

Per rispondere affrontiamo con un viaggio tra tecnologia e opportunità, dove per realizzare sistemi complessi servono competenza, rapidità ed intuizione. Tra sistemi di produzione e di fund raising parleremo di come il Machine learning può entrare nelle PMI e nella Pubblica Amministrazione anche senza “santi in paradiso”.

Nella seconda parte della chiacchierata si affronta il problema dell’organizzazione di un progetto di AI dal punto di vista del Team.
Nicolò Annino, dopo la laurea con tesi in bio-robotica ha fondato varie società tra cui la Idealarm Ltd, che oggi è attivamente impegnata nello sviluppo di sistemi di sicurezza avanzati per il contrasto alla criminalità ed al terrorismo. La società ha un focus specifico nella computer-vision e machine learning, vantando numerose invenzioni ed innovazioni che le hanno permesso di veder adottati i suoi sistemi più innovativi in ambito militare,in particolari settori di sicurezza nazionale, oltre a numerose applicazioni specifiche per le forze dell’ordine.Ha fondato la social community Machine Learning Italia,coinvolgendo oltre 3000 tra docenti, ricercatori, professionisti e studenti di Machine Learning ed Intelligenza Artificiale ed è cofondatore del guppo Machine Learning Catania che organizza seminari ed eventi di divulgazione scientifica in Sicilia orientale. E’ consulente tecnico per editori italiani nello sviluppo di sistemi di Intelligenza Artificiale applicata alla profilazione utente, analisi dati e processing del linguaggio naturale e supporta come mentor di varie startup ed aziende.