La modularità delle soluzioni tecniche di WATCHMAN ha lo scopo di creare ecosistemi indipendenti ed omogenei per competenze e ambiti tecnologici, ma al contempo strettamente e fortemente sinergici e collegati tra loro. 

Modulo MACHINE VISION: focalizzato alla identificazione del corretto hardware e software di visione per poter interpretare e decodificare le immagini, ottenendo informazioni quali il riconoscimento di oggetti e la loro posizione nello spazio. Informazioni che, grazie all’integrazione con moduli di intelligenza artificiale, data management e robotica collaborativa, permetteranno il controllo autonomo dei difetti e dunque una gestione efficiente del ciclo produttivo.

Modulo INTELLIGENCE: è focalizzato sulla realizzazione di algoritmi di riconoscimento basati su reti neurali convoluzionali  - uno degli algoritmi di Deep Learning più utilizzati nella Computer Vision- , con l'obiettivo di superarne le limitazioni dovute all’ingente mole di immagini etichettate necessarie per l’addestramento dell’algoritmo. Si userà il paradigma del transfer learning grazie al quale una rete neurale può essere riconfigurata a svolgere compiti anche molto differenti con un numero limitato di immagini di addestramento. L’obiettivo finale sarà quello di addestrare e riconfigurare le reti, utilizzando sempre meno immagini (few-shot learning). 

Modulo DATA MANAGEMENT: una gestione del dato flessibile è fondamentale per garantire l’applicabilità del progetto in ambiti produttivi differenziati. Questo obiettivo verrà raggiunto tramite una descrizione di alto livello dei dati, facendo uso di modelli che rappresentano in modo strutturato l’informazione attraverso entità e proprietà e che esplicitano le relazioni tra di esse. Sempre nell’ottica della modularità e della flessibilità applicativa, saranno integrate diverse modalità di gestione del dato, con la possibilità di effettuare l’elaborazione completamente online (cloud-driven) oppure spostando l’elaborazione del dato “vicino” ai sistemi di acquisizione (edge-driven) mantenendo un’elevata affidabilità della linea produttiva. 

Modulo COLLABORATIVE ROBOTICS- ERGONOMICS: l’obiettivo è quello di permettere a robot e operatore umano di lavorare insieme con reciproco beneficio nell’ottica della “collaborative intelligence”. Il robot movimenta il sistema di acquisizione dell’immagine condividendo lo spazio con l’operatore che è coinvolto a sua volta nell’addestramento sia del robot che dell’IA. Inoltre il robot fornisce informazioni sulla postura dell’operatore per massimizzare l’ergonomia della postazione. 

INTEGRAZIONE E DIMOSTRATORI: oltre agli specifici obiettivi di sviluppo dei moduli tecnologici indipendenti e “plug and play” (la struttura modulare faciliterà adattamenti in altri settori), l’obiettivo dell’integrazione è quello di produrre una soluzione ottimizzata e verticale per due settori specifici, facilmente replicabile in altre aziende, dimostrando le potenzialità del progetto attraverso due dimostratori scelti in settori molto diversi tra loro e con problematiche di visione differenti. Nel primo, l’obiettivo è identificare difetti di verniciatura o difetti meccanici al termine del processo produttivo delle pinze freno BREMBO. Sarà molto importante il livello di precisione dell’algoritmo e la possibilità di far convivere il sistema di controllo qualità con gli operatori che lavorano nell’impianto. Nel secondo, l’obiettivo è riconoscere i difetti nella confezione di sacche di fisiologica SALF (difetti che potranno essere di vario tipo: di chiusura della sacca, di stampa del lotto oppure di bolle d’aria all’interno del contenitore).

Uno degli obiettivi di ricerca è un innovativo utilizzo di robot collaborativi. Essi vengono abitualmente utilizzati per consentire agli operatori di condividere con il robot un’area di lavoro senza pericolo. Nel progetto WATCHMAN si desidera implementare una soluzione del moderno paradigma della “collaborative intelligence” che prevede un’interazione collaborativa bidirezionale tra uomini e macchine intelligenti.

-”Humans Assisting Machines”: preparare le macchine per svolgere determinati compiti, interpretare i risultati delle loro azioni; 

-”Machines Assisting Humans”: amplificare le capacità cognitive e fisiche; emulare capacità umane per estendere le capacità di  interazione. 

Il progetto è di fatto incentrato sulla trasformazione digitale di servizi e ambienti sul territorio Lombardo. L’area geografica di focalizzazione del progetto, che pure intende aver un respiro nazionale, europeo e internazionale, su cui insiste e/o dovrà insistere l’intervento è composta dalle seguenti province: 

• Bergamo
• Milano
• Monza e della Brianza

MANIFATTURIERO AVANZATO

MA2 Sistemi di produzione evolutivi e adattativi

MA2.4 Soluzioni per la raccolta e l'analisi dei dati a supporto alle decisioni degli operatori umani nelle fasi di

decisione in tempo reale a tutti i livelli (ad esempio, soluzioni per la memorizzazione, l'analisi, la presentazione e la fruizione interattiva delle informazioni e dei dati di fabbrica)

Relativamente al “Programma Strategico Triennale per la ricerca, l’innovazione e il trasferimento tecnologico” regionale, il progetto si colloca nell’ecosistema “Manifattura avanzata”, che risponde al bisogno della persona di lavorare in sicurezza e con dignità applicandosi in attività gratificanti, non alienanti e che concorrano alla sua autorealizzazione e all’espressione delle proprie potenzialità. In questo scenario le tecnologie di IA applicate ai sistemi di visione rappresentano uno strumento per migliorare le condizioni di lavoro delle persone, in grado di effettuare in autonomia complessi controlli ripetitivi ed adattabili a vari contesti industriali. All’interno di questa area, il progetto è incentrato sulla macrotematica MA2 Sistemi di Produzione Evolutivi e Adattativi ed in particolare nella sezione MA2.4 Soluzioni per la raccolta e l'analisi dei dati a supporto alle decisioni degli operatori. In questo scenario, WATCHMAN vuole costituire un hub tecnologico sulla IA che possa essere un punto di riferimento regionale per guidare le imprese verso i processi di implementazione di IA e Machine Vision.

Le attività del progetto sono collegabili a quelle relative all’ambito Industry 4.0, in particolare alle call “Transforming European Industry”, all’interno del Workprogramme n. 5.ii. “Nanotechnologies, Advanced Materials, Biotechnology and Advanced Manufacturing and Processing”.