Investighiamo l'intelligenza artificiale, la visione artificiale, il rilevamento, i dati geospaziali e la robotica per sviluppare sistemi capaci di osservare, comprendere e agire su operazioni del mondo reale. La ricerca Convex collega modelli, dati e sperimentazione sul campo all'ingegneria dietro Nexa M1, Nexa Vision, Atmos, Synapse Control e Axis.
Rilevamento, segmentazione, classificazione e comprensione della scena per trasformare le immagini provenienti da satelliti, droni, robot e telecamere fisse in informazioni operative strutturate.
Ricerca su serie temporali, immagini multispettrali, indici spettrali, cambiamenti spaziali e integrazione di dati territoriali per una comprensione continua di grandi aree.
Combinare immagini, dati meteorologici, rilevamento, contesto storico e linguaggio per produrre interpretazioni più robuste dell'ambiente fisico.
Percezione, pianificazione, controllo ed esecuzione di compiti per sistemi robotici che operano in ambienti agricoli, industriali e altri ambienti fisici.
Modelli per interpretare il vigore della vegetazione, lo stress, la variabilità spaziale, le condizioni ambientali e altri segnali rilevanti per il monitoraggio agricolo.
Ricerca su architetture che avvicinano la percezione e il processo decisionale ai sensori e ai robot, riducendo la dipendenza dall'elaborazione remota quando il tempo di risposta è critico.
Ogni area di ricerca segue lo stesso ciclo ingegneristico, dalla cattura grezza sul campo all'operazione che alimenta nuove dati nella successiva iterazione.
Immagini, sensori, dati ambientali e contesto operativo.
Organizzazione, annotazione, pulizia e strutturazione dei dati.
Sviluppo e affinamento del modello.
Metriche quantitative e analisi degli errori.
Verifica in scenari rappresentativi del problema reale.
Modelli incorporati nei prodotti Convex.
Utilizzo reale che genera nuovi dati per ulteriori iterazioni.
Ogni problema richiede la propria famiglia di metriche. Gli elenchi seguenti descrivono gli indicatori che valutiamo — non risultati pubblicati.
Le direzioni di ricerca non sono mai isolate: ciascuna alimenta l'ingegneria di un prodotto nell'ecosistema.
Lavori in corso, descritti come direzioni di ricerca anziché come tecnologia completata.
Combinare immagini, rilevamento e contesto per ridurre l'ambiguità nell'interpretazione di scene reali.
Studiare la coerenza degli indici spettrali nel tempo su aree monitorate continuamente.
Una direzione di ricerca sulla variabilità spaziale e sui segnali di stress nelle colture.
Percezione, pianificazione ed esecuzione di compiti in ambienti fisici non strutturati.
Trasformare la diagnostica tecnica in raccomandazioni tracciabili per le persone che lavorano sul campo.
Architetture che collegano cattura, decisione ed esecuzione in un unico ciclo.
La costruzione di modelli per il mondo fisico dipende meno dal volume grezzo che dalla diversità: diverse colture, terreni, sensori, risoluzioni, stagioni e condizioni di illuminazione e nuvole.
Trattiamo quindi i dati come un oggetto di ricerca a sé stante. Annotazione, controllo qualità, separazione addestramento/validazione, analisi degli errori e riproducibilità sono tanto lavoro ingegneristico quanto lo sviluppo di modelli.
Le pubblicazioni tecniche saranno rese disponibili qui man mano che il lavoro di ricerca sarà completato.
Convex è aperto a progetti di ricerca applicata, validazione tecnologica, studi sul campo e collaborazione con università, centri di ricerca e organizzazioni che operano nell'intelligenza artificiale, nell'agricoltura, nel rilevamento e nella robotica.
Discuti la ricerca →I dati prima dell'opinione.
Le metriche prima delle promesse.
La validazione prima della scala.
Ingegneria per il mondo reale.