Articolo
Smart Testing: come l'AI e le tecniche di Machine Learning possono migliorare il collaudo
Digital Twin
Machine Learning
Industry 5.0
IRS: mission & vision
(In lingua inglese) Digital Twin o gemelli digitali:
i gemelli digitali sono un ponte tra il mondo fisico e quello digitale, permettono i prevedere le prestazioni future dell'asset fisico e di sperimentare miglioramenti senza doverli testare sul prodotto stesso.
Creare un gemello digitale incorporato
l Digital Twin viene aggiornato in tempo reale dai dati raccolti dai sensori collegati all'asset fisico.
Modelli per Embedded Digitale Twin
Gemello digitale incorporato:
- tempi di test più brevi
- migliore precisione e qualità
Machine learning
L'apprendimento automatico è un metodo di analisi dei dati che automatizza la creazione di modelli analitici, è una branca dell'intelligenza artificiale basata sull'idea che i sistemi possano imparare dai dati, identificare modelli e prendere decisioni con un intervento umano minimo.
L'apprendimento automatico utilizza due tipi di tecniche: l'apprendimento supervisionato, che addestra un modello su dati di ingresso e di uscita noti in modo da poter prevedere i risultati futuri dati di input e output noti in modo da poter prevedere i risultati futuri, e l'apprendimento non supervisionato, che trova modelli nascosti o strutture intrinseche nei dati di input.
Caso Studio: Pompa di calore Asciugatrice
Industry 5.0
Piattaforma di notifica personale e app
Prodotto e problema multimediale app di tracciamento per tablet e smartphone
Focus IRS.
Machine Learning
Industry 5.0
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Creare un gemello digitale incorporato
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- migliore precisione e qualità
Machine learning
L'apprendimento automatico è un metodo di analisi dei dati che automatizza la creazione di modelli analitici, è una branca dell'intelligenza artificiale basata sull'idea che i sistemi possano imparare dai dati, identificare modelli e prendere decisioni con un intervento umano minimo.
L'apprendimento automatico utilizza due tipi di tecniche: l'apprendimento supervisionato, che addestra un modello su dati di ingresso e di uscita noti in modo da poter prevedere i risultati futuri dati di input e output noti in modo da poter prevedere i risultati futuri, e l'apprendimento non supervisionato, che trova modelli nascosti o strutture intrinseche nei dati di input.
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Focus IRS.
Isabella Bondani - IRS
Guarda tutti i contenuti IRS sul sito SAVE News
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