Dalle grandi industrie ai Lego: GetCoo e il potere della computer vision

Riconoscere in pochi istanti la tipologia di vite che abbiamo di fronte, avere tutte le informazioni sul vestito esposto in vetrina che ci ha colpito, conoscere la storia di un monumento avendo a portata di mano solo il proprio smartphone. Ambiti molto differenti, con un unico denominatore: sono tutte possibilità offerte dal software di intelligenza artificiale sviluppato dalla startup di Bagnacavallo GetCoo, con la quale è possibile identificare diversi oggetti semplicemente scattando loro una foto, sfruttando così la tecnologia della computer vision. La startup si è raccontata mercoledì 12 giugno 2019 nel corso dell’incontro “Lavoro: Faenza in network” promosso dalle Acli e diocesi di Faenza-Modigliana. 

Stefano e Claudio Berti hanno realizzato un software in grado di riconoscere gli oggetti da una semplice foto

La startup è nata nel 2015 per iniziativa di due fratelli: Stefano (Ceo) e Claudio Berti (System administrator). «Per realizzare questa tecnologia abbiamo lavorato due anni a tempo pieno – spiga Claudio Berti – si tratta di una tecnologia Dart (Direc Acquisition and ReTrieval) che permette l’identificazione automatica degli oggetti, di qualsiasi ambito». Velocità e precisione: queste le caratteristiche principali del software sviluppato da GetCoo. «La fase di training è molto veloce – spiega Berti – e identifica gli oggetti con un’accuratezza unica. La forza di questa tecnologia è che può essere applicata in diversi ambiti. Siamo partiti da un’app che permette di identificare monumenti e opere d’arte per passare poi a sistemi industriali».

Velocità e precisione utili nella gestione di grandi produzioni

In quest’ambito, GetCoo ha sviluppato Piqapart, la tecnologia di intelligenza artificiale che risolve i problemi di gestione del magazzino e della catena di produzione. «Immagina di avere un gruppo di oggetti simili da classificare per tipologia, o di dover controllare la conformità di un oggetto rispetto a uno standard. Un operatore può farlo, ma il rischio di errori e il dispendio di tempo sono alti. Piqapart automatizza tutto questo, unendo precisione e velocità». Basta così mettere la vite nel box e una fotocamera rileva l’immagine dell’oggetto che viene confrontato dal database ‘estraendo’ il codice di riferimento.

Tra gli ambiti più curiosi in cui può essere sviluppata la computer vision, anche quello dei Lego. “Ci sono oltre 30mila codici diversi di mattoncini Lego e al tempo stesso ci sono milioni di persone nel mondo che li collezionano: è un mercato di nicchia ma certamente interessante che vorremmo sviluppare».

Samuele Marchi

Giornalista, sono nato a Faenza e dopo la laurea in Lettere all’Università di Bologna frequento il master in 'Sviluppo creativo e gestione delle attività culturali' dell’Università di Venezia/Scuola Holden. Ho collaborato con diverse testate locali e nazionali come Veneto Economia, Alto Adige Innovazione, Cortina Ski 2021, Il Piccolo, Faenza Web Tv. Ho partecipato all'organizzazione del congresso nazionale Aiga 2015 e del Padova Innovation Day. Nel 2016 ho pubblicato il libro “Un viaggio (e ritorno) nei Canti Orfici” (Carta Bianca editore) dedicato al poeta Dino Campana. Amo i cappelletti, tifo Lazio e, come facendo un puzzle, cerco di dare un senso alle cose che mi accadono attorno.

Rispondi

Questo sito usa Akismet per ridurre lo spam. Scopri come i tuoi dati vengono elaborati.