Il progetto era volto alla realizzazione di un prototipo per la generazione, mediante la realtà visuale, di immagini sintetiche per l’addestramento ed il test di reti neurali e applicazione ad un caso di uso reale individuando le prospettive di mercato in modo da aumentare la probabilità di successo.

Il progetto intende portare un’innovazione nell’ambito dell’IA (Intelligenza Artificiale) ovvero software di machine learning mediante l’esecuzione di un programma che prevede l’acquisizione di due servizi qualificati (B.1.1 e B.1.2):

• studio e ideazione di un prototipo di sistema per la creazione di immagini artificiali di vario genere, mediante ambienti di sviluppo di Realtà Virtuale, per l’addestramento di reti neurali a riconoscere oggetti, eventi, situazioni di vita reale (B.1.1, servizio di supporto alla ricerca e sviluppo e all’innovazione di prodotto e/o processo nella fase di concetto);
• studio di scenari di applicazione del sistema più richiesti dal mercato e Proof of Concept da proporre a potenziali clienti (B.1.2, servizio di supporto all’introduzione di nuovi prodotti).

Obiettivo del progetto è dimostrare che si può elaborare un sistema di rete neurale (convoluzionale) CNN addestrata su dati sintetici capace di raggiungere un errore di test simile ad una rete che viene addestrata su dati del mondo reale.

Le immagini RGB generate sinteticamente possono fornire risultati simili o migliori rispetto ai set di dati del mondo reale se viene applicata una tecnica di adattamento del dominio semplice. Inoltre, lo studio di scenari di applicazione del sistema nel mercato, dall’individuazione di uno scenario tra i più promettenti in termini di necessità e di business alla realizzazione di un Proof of Concept da proporre a potenziali clienti, costituiscono la guida per lo sviluppo di un prototipo capace di rispondere alle esigenze del mercato.