**L'Importanza delle Serie Temporali**

Le serie temporali sono alla base di molte applicazioni cruciali nel mondo reale. Dati finanziari, consumi energetici, dati sul comportamento degli utenti, misurazioni industriali e previsioni meteorologiche: tutti questi scenari generano informazioni strutturate nel tempo. Le serie temporali, infatti, rappresentano sequenze di dati rilevate in intervalli regolari e costituiscono una delle forme di dati più pervasive e preziose nelle applicazioni moderne. La loro analisi permette di comprendere fenomeni, individuare pattern ricorrenti e fare previsioni che sono fondamentali per decisioni strategiche in molti settori.

Nel contesto delle aziende, comprendere come un sistema si evolverà nel tempo o come una certa variabile influenzerà il comportamento futuro può fare la differenza tra successo e fallimento. Proprio per questo motivo, è fondamentale sviluppare modelli in grado di gestire e interpretare al meglio queste informazioni dinamiche, ed è qui che entra in gioco il potere dei modelli di IA avanzata, come i Transformers.


**La rivoluzione dei Transformer**

I Transformers sono un tipo particolare di rete neurale per elaborare sequenze di dati. Sono emersi come una delle innovazioni più significative nel campo dell'intelligenza artificiale negli ultimi anni, in particolare nella modellazione del linguaggio naturale. Introdotti per la prima volta nel 2017, questi modelli hanno rivoluzionato il modo in cui l'IA gestisce l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), dando vita a sistemi avanzati come i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) - tra cui GPT, BERT e molti altri.

L'idea centrale dei Transformers è la meccanica dell'"attenzione", un meccanismo che consente al modello di focalizzarsi su diverse parti di un input in modo flessibile ed efficace. Grazie alla capacità di considerare simultaneamente le relazioni tra tutte le posizioni di una sequenza, i Transformers si sono dimostrati estremamente potenti nel catturare relazioni di lungo termine nei dati sequenziali, una caratteristica che li rende particolarmente adatti non solo per il testo, ma anche per l'analisi delle serie temporali.

**Perché i Transformers per le Serie Temporali?**

Le serie temporali possono essere viste come sequenze di dati che cambiano nel tempo, molto simili al modo in cui un testo è composto da una sequenza di parole. Tradizionalmente, modelli come le reti neurali ricorrenti (RNN) e le Long Short-Term Memory (LSTM) sono stati utilizzati per modellare le serie temporali, grazie alla loro capacità di mantenere una memoria temporale. Tuttavia, questi approcci hanno delle limitazioni nell'affrontare sequenze particolarmente lunghe o con dipendenze complesse.

I Transformers, grazie al meccanismo di attenzione auto-applicata, superano queste limitazioni fornendo una visione più ampia e contestualizzata dei dati. Con i Transformers, ogni punto di una serie temporale può essere messo in relazione con ogni altro punto, senza la necessità di percorrere la sequenza in modo rigido come nelle RNN. Questo consente ai Transformers di individuare rapidamente, e in modo automatico, pattern complessi, anche a distanza significativa nel tempo.


**Embedding e Predizione: Come Funzionano i Transformers per le Serie Temporali**

L'applicazione dei Transformers alle serie temporali prevede diversi passaggi fondamentali. Prima di tutto, le serie temporali vengono rappresentate tramite embedding, ovvero rappresentazioni numeriche dense che catturano le caratteristiche salienti delle sequenze. Questi embedding fungono da input al modello Transformer, che attraverso i suoi layer di attenzione riesce a identificare pattern, tendenze e relazioni tra i dati.

Questa rappresentazione, altamente informativa, può essere utilizzata alla base di layer di classificazione o di previsione, a seconda dell'obiettivo finale. Se l'obiettivo è classificare un evento (ad esempio, rilevare un'anomalia in una serie di dati industriali), gli embedding vengono utilizzati come input per un layer di classificazione. Se invece l'obiettivo è prevedere valori futuri (come le vendite mensili di un prodotto), gli embedding vengono utilizzati per un layer di previsione.

Grazie a queste caratteristiche, i Transformers permettono di affrontare una vasta gamma di problemi di analisi delle serie temporali, migliorando sia l'accuratezza delle previsioni che la capacità di interpretare e spiegare i fenomeni sottostanti. Inoltre, l'utilizzo di architetture basate su Transformers consente di integrare anche informazioni esterne o contesti diversi, aumentando ulteriormente la potenza dei modelli sviluppati.


**Opportunità per le Aziende**

L'utilizzo dei Transformers per l'analisi delle serie temporali rappresenta un passo avanti significativo rispetto ai metodi tradizionali. Grazie alla capacità di catturare pattern complessi e relazioni di lungo termine, questi modelli offrono nuove possibilità per la previsione e la classificazione dei dati temporali, rendendo più efficace l'applicazione dell'IA in contesti aziendali e industriali.

In Deix, abbiamo esperienza nell’utilizzo di questo approccio per la classificazione di dati finanziari al fine di riconoscere potenziali frodi e per la previsione di serie temporali provenienti da sensoristica IoT per stimare la vita utile rimanente di componenti industriali, ma le potenziali applicazioni sono ancora più vaste.

In un mondo sempre più orientato dai dati, comprendere e sfruttare appieno il potere delle serie temporali significa dare alle aziende strumenti concreti per migliorare la loro competitività e le loro capacità decisionali. I Transformers si pongono come una delle soluzioni più promettenti per affrontare queste sfide in modo innovativo ed efficace.


L'uso dei Transformers per analizzare serie temporali

Deix è stata entusiasta di partecipare all’evento finale di Matcher 2024 a Bologna, un'occasione unica per esplorare il potenziale dell'open innovation.

Il nostro Head of Business Solutions, Jacopo Corno, ha avuto l'onore di intervenire in un panel con rappresentanti di importanti aziende come ITL (Institute for Transport and Logistics Foundation), Chiesi Group, Camst Group e Rekeep, discutendo di come l’analisi dei dati possa trasformarsi in una leva strategica per le decisioni aziendali.

Un grazie speciale agli organizzatori per aver reso possibile questo evento straordinario, che ci ha permesso di entrare in contatto con realtà ispiratrici e avviare collaborazioni promettenti.

Deix a Matcher 2024

Il 29 e 30 ottobre, Deix ha partecipato a SMAU Milano, evento chiave per l’innovazione in Italia, ospitato presso FieraMilanoCity. Grazie al supporto di Regione Lombardia, eravamo presenti con il nostro stand insieme ad altre eccellenze del territorio, rappresentando il meglio dell’innovazione lombarda.

L’esperienza a SMAU ci ha permesso di incontrare corporate di rilievo, interessate alle nostre soluzioni di Intelligenza Matematica e alla nostra esperienza nel campo dell’AI e della modellistica matematica. Questi incontri hanno aperto prospettive di collaborazione con realtà che condividono il nostro obiettivo: accelerare la digital transformation delle aziende in modo etico, sostenibile e trasparente. 


Partecipare ai tavoli di lavoro dedicati all’innovazione e all’intelligenza artificiale è stato fondamentale per confrontarci con i trend emergenti e, soprattutto, con i principali pain points delle imprese. Tra le sfide cruciali discusse, spicca il tema dell’adoption degli strumenti di AI all'interno delle aziende: portare innovazione significa anche superare barriere culturali e strutturali, per garantire un’implementazione efficace e vantaggiosa delle tecnologie avanzate​​.

Abbiamo avuto inoltre l’opportunità di partecipare a due sessioni di speed pitching, dove abbiamo presentato le nostre soluzioni a una platea di esperti e decision-maker del settore. 


I due giorni a SMAU sono stati intensi ma estremamente proficui, grazie a tutto il team di Deix, Jacopo, Fabio, Rossella e Francesca, e ai nostri partner di Ottozerouno, Luca e Marco per il grande lavoro svolto!

Deix a SMAU Milano 2024

Siamo orgogliosi di annunciare che Deix ha ricevuto il Premio DigiSafeWell.

Questo riconoscimento rappresenta un'importante conferma dell'impegno di Deix nel creare soluzioni tecnologiche avanzate per la sicurezza, il benessere e la sostenibilità sul lavoro. La nostra piattaforma [Varda-AI](https://deix.ai/it/soluzioni/prodotti/varda-ai), premiata per la capacità di monitorare ambienti di produzione e ridurre i rischi tramite l'Intelligenza Artificiale, è un esempio di come vogliamo trasformare la sicurezza aziendale in un vantaggio operativo.

Grazie a FAST, Enterprise Europe Network - Confindustria Lombardia e a tutti gli organizzatori per questa opportunità. Complimenti anche agli altri vincitori che stanno portando avanti innovazioni incredibili nei rispettivi campi!

Deix vince il premio DigiSafeWell

Dal 21 al 23 ottobre siamo stati a Catania, presso il prestigioso Monastero dei Benedettini, per partecipare al Forum della Borsa della Ricerca organizzato da Fondazione Emblema. Un evento imperdibile che riunisce aziende, startup, investitori, università e centri di ricerca, con l'obiettivo di favorire l'innovazione e la collaborazione tra questi attori.

Durante il nostro pitch in plenaria, abbiamo avuto l'opportunità di presentare la nostra visione unica di innovazione, basata sull'**Intelligenza Matematica**, e abbiamo condiviso alcuni dei nostri progetti di ricerca più recenti in ambito Large Language Models (LLM) e AI generativa, che puntano a rendere questi strumenti più accessibili e interpretabili. Questi progetti riflettono il nostro impegno nella democratizzazione dell’AI e nella creazione di modelli che non siano delle semplici "black box", ma sistemi trasparenti e etici.

Tornati da questa esperienza, ci portiamo a casa una rete di partner con cui lavorare per continuare a spingere il confine dell'innovazione e della tecnologia applicata, oltre a un bagaglio di spunti e feedback utili per affinare le nostre proposte nel settore industriale e nella trasformazione digitale​​."

Deix alla Borsa delle Ricerca 2024

Il 15 luglio abbiamo avuto la fortuna di ospitare presso la sede di Deix a Milano una giornata di plenaria con il nostro comitato scientifico. È stata un'occasione speciale, non solo per ritrovarci di persona, ma anche per confrontarci su temi chiave per il futuro dell'azienda.

I professori, arrivati da Roma e Firenze, hanno partecipato attivamente alla discussione, offrendo spunti preziosi su molti fronti. Abbiamo affrontato aggiornamenti sui nostri progetti attuali e su quelli che coinvolgeranno nuovi clienti, mettendo in luce i progressi fatti e i traguardi futuri. Tra gli argomenti principali, spicca la nuova direzione di Deix verso la Mathematical Intelligence, che combina modelli matematici e intelligenza artificiale per offrire soluzioni uniche e differenzianti. Questo nuovo posizionamento rappresenta un passo importante nella comunicazione esterna della nostra identità e dei valori che ci rendono unici.

Oltre a questo, abbiamo condiviso aggiornamenti sullo sviluppo del business, sulle partecipazioni a bandi e sugli ottimi risultati ottenuti nelle attività di comunicazione, con particolare riferimento alla crescita della nostra presenza su LinkedIn negli ultimi sei mesi. Non è mancato un confronto costruttivo sulle attività di marketing, tra cui la realizzazione di materiali promozionali, e la partecipazione a eventi di settore come l'AI Week a Rimini e il We Make Future di Bologna.

Infine, abbiamo riflettuto insieme sugli esiti dell'evento Deix Reflections di maggio, una giornata di brainstorming che ci ha permesso di mettere a fuoco come migliorare ulteriormente i nostri processi interni.

Incontrarci di persona è stato fondamentale: momenti come questi ci permettono di allinearci sugli obiettivi futuri, di rafforzare la coesione del team e di continuare a costruire con entusiasmo il futuro di Deix.

Il Futuro di Deix in Plenaria

Mathematical Intelligence e Nuovi Obiettivi

Tra il 24 e il 28 giugno si è tenuta a Padova la conferenza DFOS 24 (Derivative Free Optimization Symposium 2024), un evento di rilievo internazionale nel campo dell'ottimizzazione senza derivate. La conferenza ha visto la partecipazione di esperti globali che hanno condiviso le loro ricerche e innovazioni più recenti. Deix è stata sponsor dell'evento e Giampaolo Liuzzi, socio fondatore di Deix e membro del nostro comitato scientifico, ha avuto un ruolo prominente come membro del comitato organizzatore.

**L'importanza della DFOS 24**

Dal 26 al 28 giugno, Padova è diventata il centro dell'attenzione per la comunità accademica e industriale interessata all'ottimizzazione senza derivate. L'Ottimizzazione Senza Derivate (DFO) è un insieme di tecniche per ottimizzare funzioni obiettivo complesse senza la necessità di calcolare le derivate. Questo approccio è estremamente utile in molte applicazioni industriali dove la funzione obiettivo è difficile da modellare o dove le derivate sono difficili o impossibili da calcolare. Alcuni esempi includono l'ottimizzazione di processi di produzione, la progettazione di sistemi ingegneristici complessi e la risoluzione di problemi in cui i dati sono rumorosi o incompleti.

**Contributi di Deix e Giampaolo Liuzzi**

Giampaolo Liuzzi ha presentato diversi lavori di ricerca all'avanguardia sui metodi di ottimizzazione senza derivate, dimostrando come questi possano essere applicati in contesti pratici. Per esempio, tra i progetti di cui Giampaolo è responsabile, il progetto BIODRONES è uno dei più interessanti. Questo progetto mira a sviluppare veicoli subacquei autonomi con forme e funzionamento ispirati alla biologia, utilizzando algoritmi avanzati di simulazione e ottimizzazione per una progettazione efficiente.

Deix: Dalla Ricerca Accademica all'Industria
In Deix, la fusione tra ricerca accademica e applicazioni pratiche è alla base del nostro successo. La nostra missione è fornire soluzioni innovative e su misura ai nostri clienti, migliorando la loro competitività sul mercato. Siamo orgogliosi di sponsorizzare e partecipare attivamente a eventi come DFOS 24, che ci permettono di rimanere al passo con le ultime tendenze e innovazioni nel nostro campo.

Partecipare alla DFOS 24 ha permesso a Deix di consolidare la sua posizione come leader nel campo dell'ottimizzazione matematica e di rafforzare la sua rete di collaborazioni accademiche e industriali. Continueremo a lavorare con passione e dedizione per portare avanti l'innovazione e sviluppare soluzioni che facciano davvero la differenza.

Conferenza DFOS 24 a Padova

Deix ha avuto il piacere di partecipare, presso l'area "KNOWLEDGE SHARE -Where Innovation Happens", al WMF 2024 . Abbiamo avuto occasione di incontrare così tante startup innovative e aziende all'avanguardia, tutte accomunate da un grande interesse per il mondo dell'Innovazione.

Alla nostra postazione, e durante il nostro pitch, abbiamo presentato il nostro approccio di Mathematical Intelligence. Grazie all'integrazione tra modellistica matematica e algoritmi di Intelligenza Artificiale, abbiamo mostrato le potenzialità uniche delle nostre soluzioni, capaci di portare innovazione e miglioramenti concreti nei processi aziendali.

Abbiamo avuto discussioni stimolanti e gettato le basi per possibili future collaborazini. Un ringraziamento speciale a tutti coloro che hanno visitato il nostro stand. Siamo entusiasti delle prospettive future e non vediamo l'ora di continuare questo viaggio verso 
l'innovazione insieme a voi.

Articoli e notizie