Research Project
ARIEN: una piattaforma AI per supportare la lotta al traffico illegale di droga
Un approccio olistico basato su strumenti di intelligenza artificiale per il monitoraggio della produzione e traffico illegale di droga.
Where: international
Il progetto adotta un approccio multidisciplinare, supporta la cooperazione tra le forze dell'ordine per monitorare i mercati di droga, compresi quelli online, e analizza trend e minacce emergenti, proponendo raccomandazioni utili a combattere il fenomeno.
Engineering è il coordinatore del progetto, responsabile dell'architettura del framework, dell'analisi dell'intelligence supportata dall'AI sulla produzione e il traffico di droga, nonché dell'analisi del mercato della droga sui darknet. Nel progetto vengono impiegati diversi asset sviluppati nel contesto di Engineering R&I. Tra questi ATLANTIS, la piattaforma AI-driven che consente di portare avanti le attività legate alla Drugs Intelligence.
ARIEN è co-finanziato dal programma di ricerca e innovazione Horizon 2020 dell'Unione Europea, Grant Agreement n. 101121329.
Co-finanziato dall'Unione Europea. Le opinioni e i punti di vista espressi sono esclusivamente quelli dell'autore (o degli autori) e non riflettono necessariamente quelli dell'Unione Europea. L'Unione Europea non può essere ritenuta responsabili per essi.
Miglioramento del quadro di intelligence
Strategie efficaci di cooperazione internazionale
Impacts
Dai dati all’Intelligenza Artificiale: servizi, prodotti e processi per un business a prova di futuro.
TEMA - Mappatura e previsione precise per la gestione delle emergenze
Tecnologie all'avanguardia e strumenti per la Gestione dei Disastri Naturali (NDM).
Brescia: la mobilità sostenibile diventa un gioco
Un'app per incentivare i comportamenti virtuosi volti all'utilizzo del trasporto pubblico privato e della bicicletta sia privata che in sharing per gli spostamenti casa-lavoro.
QLMD: Quantum Computing per una logistica urbana più efficiente
Il progetto applica il Quantum Computing alla logistica urbana per affrontare problemi complessi, ottimizzare percorsi, ridurre costi ed emissioni dei mezzi e migliorare la sostenibilità grazie a soluzioni scalabili.
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