Case Study

Piattaforma di supporto alle decisioni basata su AI

Grazie a ECHO SYSTEM abbiamo realizzato una piattaforma di supporto alle decisioni basata su algoritmi di Intelligenza Artificiale per processare tracce audio acquisite in ambiente subacqueo ed eseguire la classificazione degli oggetti.

Where: italy
Challenge
I segnali acustici rilevati in ambiente marino sono caratterizzati dalla presenza di numerose fonti di disturbo e distorsione, che si sovrappongono al segnale “utile” all’identificazione dell’oggetto che lo ha emesso. Questo elemento costituisce un fattore di complessità nel processo di classificazione, soprattutto se si dispone di poche informazioni o del solo segnale acustico rilevato con il sensore sonar.
Approach
Le più comuni cause di disturbo sono attribuibili alla rumorosità stessa dell’ambiente marino, amplificata da specifiche caratteristiche quali ad esempio: la conformazione morfologica e tipologia del fondale, presenza di sorgenti interferenti soprattutto in caso di alta densità di traffico, rumorosità propria della piattaforma di osservazione (rumore autoindotto).
Digital Ecosystem
Solution
Digital Ecosystem
La soluzione realizzata è costituita da due componenti funzionali: - una componente "periferica", installata a bordo dell’unità sommergibili, che riceve le tracce acustiche acquisite con i sonar di bordo e che, dopo una prima fase di pre-processing, esegue la classificazione delle tracce utilizzando specifici algoritmi di machine learning - una componente "centrale" installata presso una stazione di validazione e valorizzazione, sulla quale gli utenti validano i risultati ottenuti con gli algoritmi di AI ed eseguono il training delle reti di machine learning utilizzate. Le due componenti operano in maniera indipendente, quindi il funzionamento dell’una non è compromesso dal funzionamento dell’altra; sono previste operazioni periodiche di sincronizzazione delle rispettive banche dati.
Results

 

 

 

 

Identificazione della tipologia del target rilevato

 

 

Classificazione multilivello del target (famiglia e classe)

 

 

Grado di riconoscimento > 70%

 

 

Training guidato per miglioramento performance

Technologies

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