Mathematical Intelligence
Uniamo la precisione della matematica e le potenzialità dell'intelligenza artificiale per forgiare soluzioni innovative. La nostra visione si fonda sulla chiarezza e sulla spiegabilità, assicurando che ogni algoritmo non solo superi le aspettative in termini di performance ma sia anche etico e comprensibile.
La nostra forza risiede nella diversità e nell'integrazione di competenze uniche del nostro team, che ci permette di scoprire soluzioni creative e di ampio respiro
Computer Vision
Deix è in una posizione unica per offrire soluzioni di deep learning ai problemi di visione avanzata. I membri del comitato scientifico sono leader riconosciuti nel campo del riconoscimento e della segmentazione degli oggetti, così come nella videosorveglianza, nell'apprendimento auto-supervisionato, il tnransfer learning e in temi emergenti come l’incremental learning e il contrastive learning.
Ottimizzazione
I membri del Comitato Scientifico sono riconosciuti leader nel campo della ricerca operativa e della ottimizzazione simulation-based. Deix è in grado di fornire strumenti e progettare metodi all'avanguardia, sfruttando anni di conoscenze e librerie ad alte prestazioni che includono, tra l'altro, algoritmi per la soluzione di problemi di ottimizzazione globale, ottimizzazione multi-obiettivo, ottimizzazione robusta e ottimizzazione a variabili miste.
Data Fusion
Nell’ambito di problemi complessi di apprendimento, controllo, decisione e ottimizzazione, l’estrazione di conoscenza da sensori e dati eterogenei riveste un ruolo fondamentale. In questo ambito, Deix fornisce soluzioni di sensor & data fusion che combinano modelli matematici con tecniche di inferenza statistica, apprendimento dai dati e intelligenza artificiale. Questo tipo di approccio trova una naturale applicazione nella realizzazione di Digital Twins di processi, asset e prodotti.
Machine Learning
Deix segue un approccio integrato di data-driven decision making integrando opportunamente tecniche di Machine Learning e di intelligenza artificiale con algoritmi di ottimizzazione e controllo. I modelli di ML sfruttano i dati disponibili (che possono essere serie storiche, testi, immagini o video) per risolvere problemi come la previsione, il riconoscimento di modelli o la classificazione, e servono come base per il processo decisionale, che è guidato da un algoritmo di ottimizzazione in grado di gestire output probabilistici.
Sviluppo Architetture Cloud
Abbiamo anni di esperienza nella costruzione, test, distribuzione ed esecuzione di servizi software nel cloud. Crediamo in un approccio DevOps, basato sulle migliori pratiche, come pipeline CI/CD automatiche, Infrastructure-as-Code, monitoraggio...
