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Lab Intelligenza Artificiale

VISION

Con l’incremento esponenziale di capacità di memorizzazione e di potenza di calcolo dei sistemi informatici, l’intelligenza artificiale sta attraversando una seconda giovinezza, destinata secondo gli analisti a perdurare in maniera praticamente indefinita.
Il Laboratorio di Intelligenza Artificiale di GTechnology ha scelto di concentrare la propria ricerca sull’automazione dei processi aziendali, intervenendo su tutte quelle attività ripetitive e standardizzate in cui il machine learning fornisce soluzioni efficaci, che consentono di liberare l’uomo dal lavoro alienante per fornirgli soprattutto la possibilità di sperimentare ed applicare le proprie attitudini creative.

MISSION

Il Laboratorio di Intelligenza Artificiale ha come mission principale lo sviluppo di sistemi intelligenti basati su tecniche di machine learning e l’analisi di big data per la generazione di valore e per la replicazione di comportamenti umani. Esso si occupa di realizzare, tra gli altri, sistemi intelligenti di supporto alle decisioni (DSSs- Decision Support Systems) e di previsione del rischio (RMSs – Risk Management Systems). Attraverso l’analisi del linguaggio naturale (Natural Language Processing) e il data mining il Lab di AI è in grado di progettare sistemi avanzati di gestione documentale, question answering e automazione dei processi.

Speech-to-Text

Implementazione di modelli di trascrizione automatica da voce a testo, per consentire l’analisi di conversazioni, interviste o discorsi.

Speech analysis

Sviluppo di sistemi di reportistica e relativi KPI per l’analisi delle conversazioni, per il monitoraggio dei clienti e delle performance degli operatori telefonici.

Intent analysis

Analisi dei temi trattati o delle motivazioni di una chiamata all’interno di testi e conversazioni, con la possibilità di attivare specifici processi aziendali automaticamente.

Topic Modeling

Determinazione degli argomenti trattati in un testo ed individuazione delle principali entità.

Text summarization

Sintesi automatizzata di testi e discorsi, sia in forma estrattiva che astrattiva, ovvero generando nuovi testi originali.

Document classification

Classificazione automatica di documenti di diversa natura, come la divisione di email tra smap e non, la divisione di contratti per pertinenza, la categorizzazione di form, ecc.

Form acquisition

Acquisizione ed estrazione automatica di informazioni da documenti con formati standard, come documenti di trasporto, fatture di acquisto o F24.

Social Media

Analisi dell’esperienza dei clienti a partire dall’analisi dei feed nei social network, brand awareness, critical topics, indice di viralità di notizie.

Sentiment Analysis

Determinazione del sentimento con cui si esprimono i clienti e scoprire, in tempo reale e su moli di conversazioni anche estese, cosa pensano di prodotti e servizi.

Question answering

Interpretazione di domande poste in linguaggio naturale per redigere risposte coerenti o indirizzare il cliente verso la fonte informativa migliore.

Auto tagging

Assegnazione automatica di tag a documenti e testi, come email, conversazioni o contratti.

Stance analysis

Analisi della posizione degli utenti verso uno specifico argomento, per determinare se è a favore, contrario o neutro.

Pattern recognition

Individuazione di eventi anomali all’interno di serie di dati, in modo da determinare eventi potenzialmente pericolosi per i processi.

Predictive maintenance

Predizione delle anomalie nelle linee di produzione e programmazione anticipata delle manutenzioni.

ASR

Assess. Select and Robotize: è la metodologia originale di Gtechnology volta all’analisi, selezione ed automatizzazione dei processi operativi aziendali.

Data-set engineering

Gran parte del successo dell’AI dipende dai data-set utilizzati per l’addestramento. GT ha implementato una metodologia specifica per l’ingegnerizzazione dei data-set.

Definizioni di ontologie

Organizzazione della conoscenza e del linguaggio in una base di conoscenza misurabile e condivisibile.

Predictive analysis

Costruzione di modelli predittivi per l’analisi dei dati e la predizione di eventi o serie storiche.

Behavioural replication

Analisi di modelli comportamentali umani per la replicazione automatica. E’ così possibile replicare, per esempio, criteri di selezione, metodologie di scelta o scelte effettuate da operatori.

What-if analysis

Applicazione delle metodologie di analisi predittiva per l’analisi di scenari what-if, per valutare l’effetto di un fenomeno variando le variabili di base. In logistica, ad esempio, diventa possibile verificare i costi di gestione in funzione di specifici layout di magazzino.

AI-Health

Applicazione dei modelli predittivi con deep learning alla diagnosi predittiva di malattie e all’addestramento di chirurghi

Sales Prediction

Predizione delle vendite e classificazione dei clienti attraverso i loro comportamenti

il team di ricerca

Guido Brosca

Direttore del Lab

Noemi Scarpato

Ricercatrice

Pasquale Capasso

Ricercatore

notizie dal blog

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