L’innovazione esce dai laboratori per andare dritta sul mercato. È quanto succede in B.Digital, azienda nata nel 2017 all’interno di Blueit per dare una concretezza alle sperimentazioni sulle nuove tecnologie digitali basate su Intelligenza Artificiale e Internet of Things. «Abbiamo voluto inizialmente creare un luogo “protetto” all’interno di Blueit, dove si potessero sperimentare le nuove dell’AI e dell’Industrial IoT – conferma Paolo Mazza, CEO di B.Digital e già Co-founder e responsabile marketing innovation di Blueit -, creando un’offering di servizi e di progetti di innovazione appetibili per le aziende. Con Blueit che ha funto da “cavia” per la sperimentazione dell’applicazione di tali progetti, definendo i bisogni a cui dare risposta prima della loro proposizione sul mercato».
Paolo Mazza, CEO di B.Digital e Marketing & Innovation Director di Blueit
Sono già vari i progetti di IoT lanciati da B.Digital, spingendosi anche all’Industria 4.0, il che ha consentito alla società di incontrare numerose aziende del manifatturiero con un offering completo per la loro trasformazione digitale. Che per le aziende non si traduce poi in progetti avvenieristici ma, molto pragmaticamente, nel collegare l’IT all’OT dell’automazione. Due mondi ancora separati, con protagonisti e competenze non sovrapponibili.
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Il nodo della raccolta dati e della loro connessione
«Uno dei fattori per il successo di un progetto IoT riguarda proprio il data gathering e, a seguire, la data normalization, che colleghi il desktop e l’ IT ai tanti dati usati in produzione – puntualizza Mazza -. Abbiamo quindi fatto convergere le nostre competenze in automazione industriale con quelle IT, cercando di risolvere il nodo della raccolta dei dati erogati dalle macchine». In produzione, infatti, le macchine tendenzialmente non parlano né comunicano tra di loro. Bisogna quindi risolvere il problema aggiungendo sensori di campo o altre tecnologie, a riprova che ci vuole certamente tanta tecnologia ma anche tanta competenza trasversale. Per questo Blueit si è voluta mettere in mezzo a questi due mondi affinchè riescano a comunicare tra di loro.
Biobot Guard e Flexa, AI dall’agrifood all’education
«In ambito Intelligenza Artificiale siamo partiti in anticipo, grazie alla partecipazione al contest mondiale lanciato da IBM basato sul cognitive computing di Watson, che abbiamo vinto con Biobot Guard, un progetto in ambito agrifood, dandoci modo di sperimentare in concretezza dei progetti di AI e nel contempo avere grande visibilità internazionale – racconta il CEO -. Dopodichè ci siamo lanciati anche su altre tecnologie, tra cui il progetto Flexa, la piattaforma per il continuous learning lanciato dal MIP del Politecnico, che utilizza l’AI di Microsoft per costruire una sorta di mentor di Intelligenza Artificiale per il suggerimento di contenuti profilati». A riprova della trasversalità dell’AI sui diversi verticali, dall’agricoltura, all’education, ma che la stessa Blueit sfrutta all’interno di un progetto di trasformazione delle infrastrutture di monitoraggio e di produzione dei servizi di gestione, usando l’AI per fare manutenzione predittiva sui sistemi. Trasformandosi da managed service provider in un vero e proprio cognitive MSP.
L’impiego dell’AI nei progetti
In dettaglio, il progetto BioBotguard si basa sulla visual recognition, dove viene utilizzata l’Intelligenza Artificiale per riconoscere dei particolari pattern all’interno di immagini nel visibile o in altre lunghezze d’onda. Nel caso di Flexa, invece, si tratta di un caso di recomandation engine, dove viene messo in correlazione il profilo dell’utente con i contenuti disponibili in rete. Utilizzando il network language processing associato al machine learning che segue le preferenze dell’utente/studente durante il percorso di apprendimento.
«Un ulteriore ambito su cui stiamo procedendo, è l’industria del fashion – conclude Mazza -, dove stiamo supportando il processo creativo dei clienti. In questo caso utilizzeremo un algoritmo realizzato da noi, ad hoc, senza appoggiarci a tecnologie di terzi. Ma altri mercati che possono essere interessati all’AI sono tutti quelli dove si può beneficiare della manutenzione predittiva, non solo applicata al manifatturiero, ma ovunque possa capitare di avere eventi straordinari che comportino esborsi, quindi anche il banking o l’assicurazione. Predicibili attraverso l’AI per interventi preventivi e tempestivi».
