MoRe AI: ML Modena a Reggio Emilia
In questo incontro… 3 sessioni tecniche!
La serata inizia alle 18:30 con l’accoglienza e i primi momenti di networking informale.
Alle 19 vi racconteremo brevemente il perché di questa iniziativa e transiteremo verso le sessioni tecniche, ognuna della durata di circa 30 minuti.
Al termine, con chi vorrà rimanere, ci sposteremo da “Pirru Reggiane” per mangiare insieme e continuare il networking.
Ecco di seguito i dettagli delle sessioni tecniche:
Sessione 1:
Physical AI: La robotica come il corpo dell’Intelligenza Artificiale
L’Intelligenza Artificiale sta vivendo una nuova trasformazione: da sistema puramente digitale a qualcosa capace di agire nel mondo fisico. Questa evoluzione, definita Physical AI, integra percezione, ragionamento e azione attraverso robot che diventano il “corpo” dell’intelligenza artificiale. La robotica diventa il mezzo attraverso il quale l’intelligenza artificiale interagisce con l’ambiente, apprende dall’esperienza e prende decisioni in tempo reale. La sessione esplora come i progressi nell’intelligenza artificiale, nella simulazione e nel controllo stiano abilitando una nuova generazione di robot capaci di collaborare con gli esseri umani in contesti complessi che spaziano da quello industriale a quello domestico. Attraverso esempi e scenari emergenti, discuteremo le sfide scientifiche e tecnologiche che accompagnano questa convergenza tra AI e robotica, e perché il futuro dell’intelligenza artificiale potrebbe essere non solo software, ma intelligenza incarnata nel mondo reale.
Il relatore
Cristian Secchi - Professor of Robotics
Cristian Secchi è Professore di Robotica presso l’Università di Modena e Reggio Emilia. E’ il Direttore dell’ARSControl lab e la sua ricerca riguarda la robotica, con particolare attenzione al controllo di gruppi di robot, alla collaborazione uomo-robot, alle applicazioni mediche e all’uso dell’AI in questi campi. Ha coordinato svariati progetti di ricerca europei e industriali. È autore di oltre 300 articoli scientifici pubblicati su atti di conferenze e su riviste internazionali.
Sessione 2:
Robot cognitivi e AI: quando l’automazione diventa percezione
La combinazione tra machine learning, visione artificiale e nuove architetture robotiche sta trasformando profondamente il concetto stesso di automazione. I robot non sono più soltanto macchine che eseguono movimenti programmati, ma sistemi capaci di percepire, interpretare e adattarsi al contesto operativo. Questo intervento esplorerà come l’integrazione tra algoritmi di AI e robot cognitivi stia rendendo possibili applicazioni prima difficilmente automatizzabili. Particolare attenzione sarà dedicata alla visione artificiale basata su machine learning e alla sua integrazione con hardware progettati nativamente per supportare capacità cognitive. Accanto alla dimensione tecnologica, verrà affrontato anche il tema dell’interoperabilità: come far dialogare algoritmi, sensori, robot e sistemi industriali esistenti. Attraverso l’esperienza sul campo di Robotizr, NESS e il partner tecnologico Neura Robotics, verrà mostrato come queste tecnologie siano applicabili nel quotidiano.
Il relatore
Marco Bassoli - CEO at Robotizr
Ingegnere Elettronico con PhD in Tecnologie dell’Informazione, da sempre appassionato di startup, tecnologia e innovazione. Attualmente co-fondatore e CEO di Robotizr, startup il cui obiettivo è rendere più intuitiva e semplice l’interazione tra robot industriali e persone all’interno delle fabbriche.
Sessione 3:
Applicazioni di Large AI Models nel manifatturiero
I modelli di grandi dimensioni stanno trovando spazio anche nel settore manifatturiero, grazie alla loro capacità di interpretare linguaggio, immagini, contesto operativo e documentazione tecnica.
L’intervento presenterà alcune possibili applicazioni di questa tecnologia in ambito industriale, con particolare attenzione al contributo che questi modelli possono offrire negli scenari High Mix Low Volume (HMLV), nei quali la riduzione dei tempi di setup e di adattamento dei sistemi incide direttamente sull’efficienza operativa ed economica.
Attraverso esempi concreti, verrà mostrato come questi approcci possano abilitare sistemi manifatturieri più flessibili, capaci di gestire con maggiore efficacia variabilità, riconfigurazione e supporto all’operatore.
Il relatore
Giacomo Piccinini - Tech Lead at Digital Automation Lab di Fondazione REI
Mi occupo di ricerca industriale applicata all’automazione e alla digitalizzazione per il settore manifatturiero. Lavoro allo sviluppo di soluzioni innovative con particolare attenzione all’integrazione di intelligenza artificiale, robotica e sistemi industriali complessi. Le mie attività si concentrano sull’applicazione concreta di tecnologie emergenti a problemi reali di produzione e di processo, con un recente interesse specifico per i modelli multimodali e Physical AI.