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Cliente
Silca
Artificial Intelligence
Synthetic Dataset
Software Development
App mobile

Silca Profile Reader

L'Intelligenza Artificiale allenata con immagini sintetiche

LA SFIDA

Realizzare una soluzione avanzata che supporti e faciliti il riconoscimento dei profili di diverse tipologie di chiavi, identificando la corretta chiave Silca da utilizzare.

LA SOLUZIONE

Un prodotto basato su un algoritmo di Intelligenza Artificiale, addestrato a riconoscere correttamente diverse tipologie di chiavi attraverso un Dataset di Training Sintetico. 

Silca S.p.A | Duplicazione Chiavi

Silca S.p.A è un’azienda leader globale nel campo dei servizi di duplicazione delle chiavi, che offre soluzioni innovative e tecnologicamente avanzate dedicate al settore della sicurezza. Nel suo ultimo e ambizioso progetto, Silca ha coinvolto Uqido per sviluppare un software di Intelligenza Artificiale capace di identificare i profili delle chiavi. Silca Profile Reader è uno strumento che rende veloce ed evoluta la fase più importante e complessa del processo di duplicazione delle chiavi: quella dell’identificazione.

IMPATTO

Silca Profile Reader è una soluzione completamente innovativa che tramite algoritmi di Intelligenza Artificiale facilita il processo di identificazione dei profili delle chiavi e rende più semplice l’attività di duplicazione per nuovi operatori, velocizzando l’operatività degli specialisti.

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Esigenza 

Silca aveva l’esigenza di semplificare il procedimento di duplicazione delle chiavi, un processo complesso che viene eseguito manualmente. Per eseguire una copia infatti, il fabbro deve determinare il profilo della chiave non cifrata, scegliendo tra migliaia di opzioni disponibili.

Silca voleva automatizzare il riconoscimento dei profili delle chiavi, semplificando e riducendo il margine di errore del processo. Abbiamo quindi deciso di sviluppare un algoritmo che tramite Computer Vision riuscisse ad analizzare la foto della chiave da duplicare e riconoscere il profilo corrispondente.

Dispositivo di riconoscimento immagini

Sviluppo | Synthetic Dataset Engine

Per allenare l’algoritmo a riconoscere correttamente le immagini, era necessario sottoporgli un campione fotografico rappresentativo degli oggetti da riconoscere. Ma nel caso di Silca era impossibile riprodurre manualmente tutte le foto che avrebbero composto questo dataset di training, poiché il numero di profili di chiavi Silca esistenti è troppo ampio. In accordo con l’azienda abbiamo quindi sviluppato un software di Intelligenza Artificiale
capace di creare delle immagini sintetiche, ovvero delle ricostruzioni delle chiavi oggetto di training.

È nata così SDE (Synthetic Dataset Engine), una piattaforma utile a chiunque intenda classificare oggetti tramite tecnologie di Machine Learning, senza disporre di un dataset reale. Le immagini ottenute non sono quindi fotografie ma riproduzioni digitali ad alta risoluzione, create a partire dai CAD delle chiavi originali.  

Sviluppo | Da SDE a Profile Reader

Grazie a SDE abbiamo potuto fornire a Silca un algoritmo preciso e funzionante, integrato all’app aziendale tramite la feature Profile Reader. Accedendo all’app mobile, il fabbro seleziona Profile Reader, scatta qualche foto della chiave da duplicare e riceve una risposta chiara su quale modello utilizzare per la copia. Profile Reader identifica le chiavi disponibili nel mercato, con una memoria di quasi 6.000 profili in costante ampliamento e spesso molto simili tra loro, garantendo un servizio veloce e preciso.

“Oggi tutto il mondo parla di Intelligenza Artificiale. Alcune aziende hanno già avuto il coraggio e l’ambizione di investire concretamente sul proprio futuro mettendo in piedi i processi necessari per adottare e sfruttare a proprio vantaggio l’AI. Il team di Silca ha abbracciato la sfida anni fa ed ora può vantare una novità assoluta per il suo mercato, attestando nuovamente la sua leadership in questo settore”

Pier Mattia Avesani – CEO Uqido

Vantaggi | Perché scegliere SDE?

Riduzione tempi e costi associati alla creazione di dataset di training: SDE risponde alla difficoltà più grande che si affronta quando si intende utilizzare tecnologie di Machine Learning: creare un campione di dati sufficientemente ampio per allenare l’algoritmo a riconoscerli correttamente con tempistiche e investimenti ragionevoli.

Controllo qualità: con SDE è possibile anche eseguire e automatizzare processi di controllo qualità, migliorando l’efficienza operativa e riducendo l’errore umano.

Versatilità: SDE è uno strumento universale, che si applica a qualunque tipo di classificazione, e per uno svariato numero di esigenze. 

La piattaforma può supportare attività di svariate tipologie, come ad esempio: 

  • riconoscimento di difetti su un prodotto e quindi controllo della qualità
  • riconoscimento di oggetti specifici
  • riconoscimento di scritte o loghi
  • riconoscimento di jingle o frasi in video e audio
  • classificazione di volumi, quantità o dimensioni
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