Le nuove frontiere dell’Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning

Youbiquo conferma il suo impegno nella ricerca, innovazione e sviluppo di tecnologie emergenti nel campo IoT con la promozione di nuovi casi di studio relativi all‘Intelligenza Artificiale applicata alla Realtà Aumentata.

In questi giorni, Youbiquo ha pubblicate le proposte di tirocinio formativo sul portale dell’Università di Salerno, Dipartimento di Ingegneria Informatica dedicate a cinque studenti laureandi al corso di laurea triennale.

 

Le tematiche ed i casi di studio riguardano la Computer Vision, e cioè l’insieme dei processi che mirano a riprodurre artificialmente le funzioni proprie dell’apparato visivo umano; la Machine Learning, e cioè un metodo di analisi dei dati che automatizza la costruzione di modelli analitici è un metodo di analisi dati basato sull’idea che i sistemi possono imparare dai dati, identificare modelli autonomamente e prendere decisioni con un intervento umano ridotto al minimo; ed infine il Deep Learning, un metodo di analisi basato su algoritmi di calcolo statistico – conosciuto anche come Reti Neurali Artificiali, che imitano i processi del cervello umano.

 

 

I piani formativi proposti avranno ad oggetto temi ed obiettivi diversi:

 

• Body scanning e Body tracking con tecniche di Machine Learning

Il tirocinio avrà l’obiettivo di approfondire tecniche di Body Scanning e Body Tracking mediante l’elaborazione delle immagini da telecamera depth3D e/o Dual RGB con strumenti di Machine Learning al fine di effettuare:

 

1. a) misure antropometriche accurate;
2. b) body tracking accurato in real time;
3. c) realizzazione di un avatar 3D.

Il piano formativo terminerà con l’elaborazione di un prototipo software basato su sistemi di sensori messi a disposizione dall’azienda.

 

• Hand Gesture Detection, Recognition e tracking con 3D Camera e Deep Learning

Il piano formativa mira ad esplorare l’efficienza di algoritmi di Computer Vision basati su deep learning per riconoscere i gesti statici e dinamici delle mani, grazie all’uso di 3D camera a bordo di visori a Realtà Aumentata. La sperimentazione sarà condotta in ambiente wearable, con sistema operativo Android.

 

 

• SLAM: Simultaneous Localization and Mapping

Il tirocinio riguarderà approcci innovativi nell’uso combinato di hardware (Dual RGB camera e IMU) per la mappatura dell’ambiente circostante mediante acquisizione della nuvola di punti e la sua elaborazione per la creazione di una mesh tridimensionale con gestione dell’occlusione.

 

• Customizzazione OS Android e gestione sensori

L’attività del progetto formativo prevede la valutazione, l’integrazione e l’eventuale configurazione ed adattamento di alcuni drivers che permettono l’interfacciamento di sensori di vario tipo (accelerometri, bussola, touchpad, telecamere) con una piattaforma embedded a microprocessore, basata su sistema operativo Android.

 

• Realizzazione di ologrammi in real-time per funzioni di digital twin applicati a dispositivi indossabili

Il piano formativa mira ad esplorare l’efficienza di algoritmi di Computer Vision basati su deep learning per realizzare in real time ologrammi in 3D a colori e dinamici, di elementi ripresi con una speciale telecamera da una scena e riportarli in una visione a Realtà Aumentata su visore. La sperimentazione sarà condotta mediante visori a Realtà Aumentata, con sistema operativo Android e con speciali telecamere di rilevazione.