Progetti di ricerca regionali

Progetto di ricerca "Sistema Domotico IoT integrato ad elevata sicurezza informatica per Smart Building"

Il 6 novembre 2017 Luce in Veneto, in qualità di capofila, ha presentato istanza di contributo nell’ambito del POR FESR 2014-2020 Asse 1. Azione 1.1.4 per un progetto di ricerca denominato “SISTEMA DOMOTICO IoT INTEGRATO AD ELEVATA SICUREZZA INFORMATICA PER SMART BUILDING” (IoT).

A seguito ammissione in graduatoria, in data 27 marzo 2018 Luce in Veneto ha sottoscritto l’Accordo di Ricerca di attuazione delle attività previste.

Il progetto è finalizzato a dare impulso all’integrazione nei prodotti destinati al mondo smart building – in particolare illuminazione e sistemi di controllo degli accessi – delle tecnologie domotiche e Internet of Things (IoT).

Il progetto coinvolge:

  • 14 aziende aderenti alla Rete Innovativa Regionale Venetian Smart Lighting; Coem Srl; Elesi Luce Srl; Engi Srl; Flovex Snc; IDL Export Srl; Lam Srl; Lamp Snc; Living Light Srl; Metal Lux Snc; Multiforme Sas; Nectogroup Srl; Siru Srl; Stylnove Ceramiche Srl e Vetrart Snc
  • 7 aziende aderenti alla Rete Innovativa Regionale ICT for Sustainable Living; 3D Everywhere Srl; BFT Spa; Consorzio In Concerto; Consorzio L’Incontro; Edalab Srl; Forma Srl e Orion Srl
  • 3 Organismi di Ricerca: Università degli Studi di Padova, Human Inspired Technologies (HIT); l‘Università degli studi di Venezia, Dipartimento Scienze ambientali, informatica e statistica (DAIS) e l‘Università degli Studi di Verona, Dipartimento di Informatica (DI).

Il progetto ha una durata di 36 mesi con un contributo pari a 2.359.413,83 € a fronte di un budget complessivo di 4.451.854,60 €.

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Progetto Regionale "Tecniche di Deep Machine Learning per l'analisi di qualità di superfici in pietra sinterizzata"

Recentemente il gruppo Breton ha sviluppato la tecnologia per la produzione di lastre in un innovativo materiale sintetico, il Lapitec®.

Il progetto mira allo studio di un'infrastruttura tecnologica che sia in grado di eseguire in tempo reale, sul 100% del prodotto e direttamente in linea un'analisi microscopica e macroscopica di tutte le caratteristiche superficiali del Lapitec tramite sensori digitali autonomi basati su scansione 3D e Machine Learning.

Ci si propone la realizzazione di due sensori distinti. Il primo è un sensore ad alto dettaglio che analizza piccole superfici con una precisione di 5 millesimi di mm operando una ricostruzione 3D della superficie utilizzando luce modulata e algoritmi di intelligenza artificiale in grado di fornire statistiche dettagliate su caratteristiche qualitative e quantitative come porosità o presenza di micro depressioni. Il secondo è un sensore ad alta copertura, in grado di produrre analisi dell'intera lastra, individuando problematiche di produzione macroscopiche come graffi dovuti a contaminazione o degrado degli utensili, variazioni cromatiche di aree o spot, presenza di impurità, e comunicando in tempo reale con i sistemi di controllo e produzione. Oltre al controllo in tempo reale della produzione, i dati provenienti dai sensori avranno un ruolo determinante nel fornire la massa informativa necessaria per applicare tecniche di Data Analytics e Machine Learning al processo produttivo nel medio e lungo termine permettendo la sua ottimizzazione in termini di efficienza e qualità, nonché l'analisi predittiva di eventuali cali di prestazioni.

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