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Autobuildia

Ruvo di Puglia
Artificial Intelligence
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Silvana BRUNO

founder della startup

Ruvo di Puglia | Bari | Puglia


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Nessuna Milestone raggiunta da AutoBuilDia!

COSA É AUTOBUILDIA?

La start-up AutoBuilDia (Automation in Building Diagnosis) avrà lo scopo di introdurre l’Intelligenza Artificiale nel processo diagnostico, attraverso lo sviluppo di sistemi hardware e software a supporto di professionisti e pubbliche amministrazioni, al fine di ridurre gli errori di valutazione, il rischio di ulteriori danneggiamenti e pericoli per la pubblica incolumità.


SFOGLIA IL PITCH DI AUTOBUILDIA

IN DETTAGLIO

"L’Intelligenza Artificiale costituirà un supporto al processo diagnostico nel settore delle costruzioni, limitando gli errori di valutazione, il rischio di ulteriori danneggiamenti e pericoli per la pubblica incolumità"


MISSION

La start-up sarà intrapresa dalla sottoscritta, Silvana Bruno, nata il 29/04/1989 a Terlizzi (Bari), Ingegnere edile-architetto e dottoranda. Di seguito, l’azienda verrà ampliata attraverso l’assunzione di organico e la costituzione di joint venture

con aziende del settore delle costruzioni e di servizi informatici per collaborare all’esecuzione di singoli progetti programmati.

  L’idea di formare questa start-up nasce a partire dai risultati della ricerca condotta durante il Dottorato di Ricerca in “Rischio e Sviluppo Territoriale, Ambientale ed Edilizio”, iniziato nel 2015 al Politecnico di Bari. È stato evidenziato quanto sia necessario sviluppare sistemi cognitivi automatici in grado di coadiuvare i professionisti e le pubbliche amministrazioni nella fase di diagnosi per individuare l’intervento coerente, limitando costi, impatti ambientali e ulteriori danneggiamenti. Talvolta, l’esecuzione di interventi non adeguati sono la causa di crolli delle costruzioni e pericolo per la pubblica incolumità. L’obiettivo principale è quello di ridurre il trend di accadimento di tali eventi e promuovere corrette attività di manutenzione e conservazione del patrimonio esistente.

GLI OBIETTIVI DA PERSEGUIRE

1. Creare un database on-line delle forme di degrado e dissesti costruito da e per i professionisti del settore delle costruzioni (Knowledge Base).

2. Realizzare sistemi hardware e software (versioni desktop, plug-in, add-on, etc.) per l’analisi dei dati e delle informazioni acquisite da campagne di indagine attraverso algoritmi di image processing, computer vision ed il perfezionamento delle attività di reasoning per mezzo del machine learning.

3. Integrare i software per la diagnosi automatizzata ai sistemi per la progettazione e la documentazione degli interventi risolutivi (software di modellazione geometrica, analisi strutturale, etc.).

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