Kode è speaker all’IEEE AIKE 2019

Kode è stato selezionato come speaker all’IEEE AIKE 2019.
Gabriele Galatolo e Andrea Spinelli presenteranno i risultati di uno studio sul riconoscimento automatico delle immagini in ambito industriale, descritto nel paper “Improve Image Classification Tasks Using Simple Convolutional Architectures with Processed Metadata Injectioni”.

Questo studio è stato realizzato nell’ambito di un progetto di consulenza di Kode e il gruppo ACelli.

L’esigenza del nostro cliente era quella di automatizzare il processo di identificazione e classificazione dei di difetti (gravi vs non gravi) a partire da immagini di semilavorati. Dall’altro lato la nostra sfida era quella di raggiungere un adeguato livello di accuratezza del riconoscimento del difetto senza dover utilizzare architetture sofisticate, evitando i costi di un’elevata occupazione di memoria e di un long-time per il training del modello.

Immagine: grafico tratto dall'analisi della distribuzione dei difetti

Nel paper presentiamo la nostra soluzione, che combina l’uso di tecniche di rimozione degli outliers, di selezione delle features più discriminanti (dell’immagine) e la creazione di una rete neurale ibrida, i.e. rete convoluzionale per l’analisi delle immagini e reti feed-forward multistrato (per l’analisi dei metadati). La nostra soluzione, infatti, si basa su un modello a fast-training, caratterizzato da forte saving in termini di storage di memoria, capace di raggiungere livelli di prestazioni ed accuratezza paragonabili alle reti convoluzionali, che utilizzano architetture convoluzionali complesse, per esempio Inception o DenseNet.

La conferenza IEEE sull’Intelligenza Artificiale e Knowledge Engineering, è un forum internazionale per il mondo accademico e le imprese dove scambiare visioni e idee sullo stato dell’arte in ambito AI e Knowledge Engineering, nonché per identificare i trend e definire le traiettorie del futuro. L’edizione 2018 di IEEE AIKE si è tenuta a Laguna Hills, in California (USA).

Leave a comment