Proof of Concept: cos'è e perché è veramente importante
Progettare e realizzare un nuovo prodotto, software o servizio che abbia successo è una scommessa, ma non per forza serve affidarsi alla fortuna perché l’idea possa davvero funzionare. La soluzione più efficace è elaborare un Proof of Concept (POC), ovvero una ‘Prova di Concetto’. Si tratta di un bozza progettuale per testare la fattibilità dell’idea a cui si possono aggiungere anche elementi concreti come il prototipo o il pilot.
Cosa significa “Proof of Concept”
Il Proof of Concept è un prototipo concettuale per valutare, in fase pre-decisionale, le potenzialità di sviluppo di un’idea e i relativi investimenti. Proof of Concept significa letteralmente “prova di concetto”, perché ciò che viene simulata è l’idea del nuovo prodotto o servizio. E’ quindi dapprima una prototipazione concettuale a cui ne può essere aggiunta anche una reale con collaudi.
Per sviluppare un POC è necessario stilare dettagliatamente gli obiettivi del progetto, il documento di specifiche e infine creare un ambiente rappresentativo, funzionale e funzionante dove simulare il Progetto Master come se fosse reale.
Spesso quando si parla di POC si nominano anche altri termini come prototipo, pilot o MVP (Minimum Viable Product). Non sono sinonimi del Proof of Concept, ma piuttosto step dello stesso processo di studio di fattibilità. Una volta che il POC ha dimostrato la bontà dell’idea, si può passare a:
- un prototipo, ovvero un modello del prodotto;
- un pilot, ovvero un prodotto per un gruppo ristretto di utenti;
- un Minimum Viable Product (MVP), un prodotto dalle caratteristiche basilari e dai costi contenuti per testare la risposta del mercato e ricevere feedback dai clienti.
Prototipazione, l’elemento concreto del Proof of Concept
La realizzazione di un prototipo è una fase decisiva durante la progettazione perché il concetto prende una forma concreta. E’ come un abito di sartoria che viene realizzato a mano su misura.
MAS Elettronica offre servizi di rapid prototyping delle schede in due o tre settimane. Lo scopo del prototipo è di concretizzare il processo di Proof of Concept e al contempo definire le specifiche necessarie per la realizzazione del prodotto. Un modello funzionante può far emergere le potenzialità del prodotto e, soprattutto, permette di agire tempestivamente per risolvere eventuali criticità prima della produzione definitiva.
Tra i vantaggi della prototipazione vi sono sicuramente:
- la riduzione del rischio di difetti o errori;
- la possibilità di migliorare il prodotto attraverso i feedback e i test sul prototipo;
- l’ottimizzazione dei costi e dei tempi di produzione
- un conseguente risparmio nell’investimento.
Produzione Full Custom
Come il prototipo è un abito sartoriale, anche la produzione è totalmente personalizzabile. In MAS, tutto il processo produttivo è curato nei dettagli dai nostri tecnici specializzati e dai nostri partner: dallo studio di fattibilità o Proof of Concept del progetto alla prototipazione, dai collaudi delle schede (sia ICT che funzionali) alla produzione fino al controllo qualità e imballaggio dei sistemi.
Dopo aver elaborato un POC, studiamo il prodotto ideale per realizzare il progetto del cliente. Realizziamo un prototipo in tempi brevi per testarne subito l’efficacia e la funzionalità, analizziamo i risultati e interveniamo tempestivamente per migliorare la qualità del futuro prodotto. Dalla progettazione passiamo poi alla produzione grazie alla collaborazione sinergica con i nostri partner.
Collaudi personalizzati
Ogni progetto è unico, ogni cliente è unico; per questo anche i collaudi sono personalizzati per garantire i migliori risultati. Le schede vengono testate in ogni loro parte del circuito elettronico per assicurare il completo funzionamento e la conformità con le specifiche tecniche.
I collaudi vengono eseguiti tramite i sistemi di collaudo dei clienti o attraverso l’innovativa piattaforma di test proprietaria di MAS, Mastester, sviluppata dal Test Engineering Team di MAS Elettronica. La progettazione dei banco di collaudo è fatta internamente a MAS.
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Applicazioni IoT e AI: le nuove frontiere della sostenibilità ambientale
Mai come prima d’ora i temi della sostenibilità ambientale sono protagonisti di dibattiti a livello internazionale. Ma per perseguire gli ambiziosi obiettivi dello sviluppo sostenibile è fondamentale che le nuove tecnologie, come le applicazioni IoT, siano al servizio dell’ambiente. I sistemi di Intelligenza Artificiale (AI) ed Internet of Things (IoT) possono aiutare l’uomo a migliorare la qualità della vita e dell’ambiente in cui vive.
IoT, le applicazioni per le energie rinnovabili
Con l’espansione delle rinnovabili, il settore energetico è diventato più dinamico. Ha trasformato i consumatori in produttori e creato una vasta rete di diffusione. Ciò però comporta un cambiamento nella gestione della rete, con maggiori controlli e monitoraggi per valutare l’andamento e disponibilità della fornitura.
La produzione di energia rinnovabile dipende spesso dalle condizioni meteorologiche. Se pensiamo ad un impianto di energia solare o eolica, il meteo è un fattore esterno ed imprevedibile che l’uomo non può controllare. I sensori IoT possono però monitorare gli impianti, organizzare e distribuire l’energia se la produzione di rinnovabile è insufficiente ed elaborare stime di produzione sul funzionamento di un impianto.
I dispositivi IoT intervengono nella fase di monitoraggio e raccolta dati con strumenti intelligenti che possono inviare i dati in tempo reale. La disponibilità immediata di tutte queste informazioni sui rende inoltre l’utente più consapevole e lo incentiva a comportamenti responsabili.
Sistemi IoT contro l’inquinamento ambientale
Le applicazioni IoT e AI sono fondamentali per il monitoraggio della qualità dell’aria e dell’inquinamento atmosferico. Con l’uso di sensori intelligenti è possibile individuare in tempo reale eventuali problemi, come una perdita di gas, e inviare segnali di allerta per riparare un guasto o prendere immediati provvedimenti. I sistemi integrati IoT raccolgono in un cloud i dati, che possono essere successivamente elaborati e analizzati da remoto per un monitoraggio costante, come ad esempio i livelli di PM10 nell'aria. Grazie alle tecnologie di Machine Learning è inoltre possibile istruire l’algoritmo perché analizzi i dati e individui anomalie in pattern ricorrenti.
Per ridurre l’inquinamento atmosferico, bisogna anche agire sul settore automobilistico e sulla viabilità. Nel primo caso, le nuove tecnologie permettono alle auto di essere più efficienti nei consumi. Per quanto riguarda la viabilità, invece, i semafori con tecnologie di Visione Artificiale possono migliorare il flusso negli incroci, riducendo le code e l’inquinamento.
Tra i dispositivi per il monitoraggio dell’inquinamento ambientale i droni sono particolarmente adatti per controllare luoghi difficilmente accessibili o dove è richiesta un’osservazione prolungata. I droni possono inviare immagini e video di alta qualità in tempo reale, monitorare lo stato di salute della vegetazione analizzando l’attività di fotosintesi, rilevare gas nell’aria o realizzare rilievi tridimensionali per quantificare il rischio idrogeologico di una zona.
Non dimentichiamoci inoltre dell'inquinamento luminoso, forse meno evidente di quello atmosferico, ma comunque molto elevato nelle grandi città. Con l’utilizzo di sensori intelligenti, che si attivano quando c’è l’esigenza, è possibile gestire in maniera efficiente l’illuminazione pubblica e privata, evitando sprechi di energia elettrica.
Applicazioni IoT e AI per il monitoraggio della qualità dell’acqua
Oltre alle energie rinnovabili e all’inquinamento atmosferico, le tecnologie IoT e AI possono aiutare a migliorare la qualità dell’acqua. Nel Mar Baltico, ad esempio, stanno utilizzando dispositivi di Intelligenza Artificiale per analizzare la dispersione di sostanze pericolose di numerose munizioni di armi chimiche che si trovano sul fondale marino e che minacciano la flora e la fauna. In Olanda, invece, hanno progettato un robot che raccoglie mozziconi di sigarette sulle spiagge, che altrimenti finirebbero in mare per molti anni.
Attraverso l’uso di sensori è possibile inoltre monitorare la qualità dei mari e della sua popolazione per scoprire ad esempio azioni illegali, come sversamenti di rifiuti industriali o attività di pesca intensiva. L’applicazione di sistemi IoT, che monitorano parametri chiave come la temperatura, il pH, l’ossigeno disciolto o la conducibilità, permettono di condurre analisi efficaci per una acquacoltura sostenibile e rispettosa dell’ambiente.
Internet of Things ed Intelligenza Artificiale per la salvaguardia dell’ambiente
I sistemi IoT e AI sono un alleato indispensabile per lo sviluppo sostenibile. MAS Elettronica sviluppa Hardware Industriale per realizzare soluzioni IoT e AI per progetti di sostenibilità ambientale. La nostra architettura disponibile oggi per le applicazioni IoT e AI è: SBC FRIDA IMX8M plus
Sei interessato ai nostri prodotti per realizzare sistemi di Visione Artificiale?
Sistemi di Visione Artificiale, alleati per l’Industria 4.0
L’evoluzione dei sistemi di Visione Artificiale, ramo in rapida crescita dell’Intelligenza Artificiale, è un tassello fondamentale nei processi di automazione dell’Industria 4.0. Seppur l’apparato visivo umano sia così complesso da replicare fedelmente, la Visione Artificiale sta compiendo importanti progressi. Può integrarsi perfettamente nei processi industriali, migliorandone la qualità, la sicurezza e l’efficienza.
Computer Vision: che cos’è?
Prima di addentrarci nelle applicazioni dei sistemi di visione artificiale nell’Industria 4.0, definiamo precisamente che cosa si intende per Computer Vision.
La Computer Vision, o Visione Artificiale, è un’area dell’Intelligenza Artificiale (AI) che studia sistemi e dispositivi in grado di catturare immagini, video o altri input visivi e trarne delle informazioni significative per poter poi compiere delle azioni. Non si tratta quindi solo di catturare un’immagine come un semplice dispositivo foto o video, ma anche di riprodurre la capacità umana di discriminazione, di elaborazione e di valutazione di quell’oggetto.
I sistemi di Visione Artificiale devono quindi essere istruiti con un vasto dataset di immagini che potrà rendere l’algoritmo efficiente e realmente intelligente. Grazie alle più avanzate tecnologie di Machine Learning è possibile addestrare un sistema di Computer Vision con cui raggiungere risultati paragonabili a quelli umani e in alcuni casi anche più precisi ed efficienti.
Sistemi di Visione Artificiale nell’industria 4.0
Sono diverse le possibili applicazioni dei sistemi di Visione Artificiale nei processi di automazione dell’Industria 4.0. Con il Computer Vision si possono:
- misurare precisamente quantità di prodotti in tempi rapidi;
- si può evitare il contatto umano in particolari lavorazioni per eliminare eventuali rischi di contaminazione;
- si possono ridurre tempi e costi di alcuni processi;
- può garantire la sicurezza del lavoratore in determinate operazioni.
Un controllo visivo artificiale è oggettivo e quindi può ridurre al minimo il margine di errore, che potrebbe inevitabilmente riguardare l’operatore.
I vantaggi dei sistemi di visione artificiale nel settore manifatturiero e industriale sono molteplici: dal controllo qualità all’efficienza nelle linee di produzione, dal monitoraggio costante dei processi alla riduzione dei costi di lavoro.
Cosa si può fare con un sistema di Visione Artificiale?
Un algoritmo di Visione Artificiale può effettuare diversi task a seconda dell’immagine catturata e dell’output richiesto. Tra i possibili task, citiamo:
- Recognition (Riconoscimento), tra cui:
- Object Classification: può classificare gli oggetti riconosciuti;
- Identification: può riconoscere una parte specifica di un’immagine come un volto (face recognition);
- Detection: l’algoritmo scannerizza l’immagine alla ricerca di una determinata condizione, come ad esempio in campo medico individuare un’anomalia in una scansione medica;
- Motion Analysis (Analisi del Movimento) per analizzare o stimare il movimento e la velocità di un oggetto in una determinata sequenza;
- Scene Reconstruction (Ricostruzione di una scena): attraverso l’utilizzo di immagini o video si possono ricostruire modelli 3D di un oggetto o scena.
La Computer Vision è in rapida crescita nel mondo industriale perché offre soluzioni integrabili sulle linee di produzione. Un sistema di visione artificiale può svolgere diverse operazioni tra cui:
- il monitoraggio di prodotti e l’analisi di eventuali difettosità;
- la manutenzione predittiva per evitare malfunzionamenti e interruzioni;
- l’applicazione di sistemi per monitorare gli impianti e migliorare la sicurezza sui luoghi di lavoro.
Sistemi di Riconoscimento facciale e Visione Artificiale:
MAS Elettronica sviluppa Hardware Industriale per Sistemi di Riconoscimento Facciale e per la Visione Artificiale. Per soddisfare le esigenze di questo mercato abbiamo stretto delle partnership con esperti del settore sia nella parte applicativa con Laser Navigation con il loro software SophyAI, sia componentistica con Lattice semiconductor, Arrow Electronics per garantire ai nostri clienti il successo del loro investimento in queste nuove tecnologie.
Le nostre architetture disponibili oggi per la Visione Artificiale sono:
- SBC NVIDIA Lightfront sviluppato per JCube Inc;
- SBC FRIDA IMX8M plus.
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Per ulteriori informazioni sui nostri prodotti, servizi e partner tecnologici:
MAS Elettronica e TTM Technology uniscono le forze per i sistemi embedded vision
MAS Elettronica, specializzata in sistemi embedded di ultima generazione per il mercato industriale, è lieta di annunciare la collaborazione con TTM Technology, azienda che opera nel campo della visione artificiale.
Due realtà affermate e strutturate, insieme per realizzare nuovi sistemi di visione artificiale embedded.
About TTM Technology
TTM Technology fa parte di TTM Group (Top Technology Mission), una holding finanziaria italiana con sede principale a Reggio Emilia.
TTM unisce ben 3 diverse realtà imprenditoriali specializzate nel settore della visione artificiale intelligente, la cui mission è puntare all’eccellenza in diversi settori:
- DPControl, il pluripremiato atelier digitale di computer vision edge, reti neurali, intelligenza artificiale e fotocamere intelligenti, specializzato in sistemi hardware e software personalizzati ad alte prestazioni, fusione di sensori di imaging e multimodalità. Rivoluziona l'approccio a Edge AI Vision accelerando e semplificando l'accesso alla tecnologia con soluzioni e metodi di facile utilizzo, generici e programmabili.
- Spark, offre le migliori tecnologie di visione artificiale per sicurezza, smart city, retail e applicazioni industriali.
- Bridge 129, si occupa di sistemi di sicurezza e protezione proponendo soluzioni innovative e tecnologicamente avanzate. Protagonisti del controllo degli accessi alle zone a traffico limitato e nella videosorveglianza di ambienti pubblici e privati.
TTM produce telecamere personalizzabili con funzionalità di intelligenza artificiale per applicazioni di sicurezza, business intelligence e smart city. Il processo produttivo si struttura in questo modo:
- progettazione AI e tecnologia svolta da DPControl
- costruzione dispositivi e telecamere da Spark
- sviluppo infrastrutture e sistemi a carico ad opera di Bridge 129
Sistemi Embedded e visione artificiale
Tra MAS Elettronica e TTM Technology è subito scattata una sinergia molto forte dove l'obiettivo comune è realizzare la migliore soluzione sul mercato, come sostiene Fabrizio Stocchini, COO di TTM Technology.
Entrambe offrono la loro esperienza nei rispettivi campi di specializzazione e sono legate da una visione comune sull'utilizzo di tecnologie proprietarie, processo produttivo centralizzato e attività totalmente made in Italy.
L'unione delle diverse competenze lascia immaginare una nuova generazione di applicazioni, come afferma Sandro Mascetti, il CEO di MAS Elettronica.
L'obiettivo della partnership tra MAS Elettronica e TTM è potenziare le applicazioni multimediali integrando la computer vision sulle soluzioni di intelligenza artificiale.
I sistemi embedded hanno la fama di assicurare il massimo delle prestazioni con il minimo ingombro. Grazie all'applicazione della computer vision e alle sue funzionalità neurali, possono arrivare a gestire anche funzioni avanzate di detection, classification e recognition.
La mission è produrre microprocessori ad alte prestazioni in grado di supportare applicazioni embedded per la visione artificiale.
Settori di applicazione dei sistemi embedded vision
I sistemi embedded vision sono al centro della rivoluzione industriale, sempre più settori tecnologici utilizzano o richiedono sistemi di visione artificiale. Gli ambiti dove si applicano i sistemi embedded di visione sono molteplici, tra questi i più diffusi sono:
- settore industriale, la visione è impiegata per verificare dimensioni e accuratezza dei montaggi
- ambito militare, per aiutare le forza armate nelle mansioni di sicurezza e di monitoraggio
- campo medicale, ad esempio per interventi chirurgici e indagini endoscopiche
- antifurti domestici
- telecontrollo di aree sensibili
- robotica
- termografia
- controllo del traffico
Proprio per questo nasce la partnership per applicazioni video tra MAS e TTM e si presta a soddisfare le esigenze elencate e molti altri settori.
Forze ed esperienze unite per definire nuove specifiche software e hardware e per realizzare sistemi embedded vision affidabili con prestazioni elevate.
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