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CNR@ARTES 4.0: Sistemi di disinfezione “no touch” e Machine Learning applicata al manufacturing

CNR@ARTES 4.0: Sistemi di disinfezione “no touch” e Machine Learning applicata al manufacturing

CNR@ARTES 4.0: Sistemi di disinfezione “no touch” e Machine Learning applicata al manufacturing
In partecipazione con:
- Dr. Enzo Catenacci, Co-founder Raybotics - Ing. Emanuele Mazzi, Vicepresidente di Pure Power Control

Topic:
Durante il primo intervento il dottor Enzo Catenacci, Co-founder di Raybotics, illustrerà il sistema PHS, volto al contenimento del rischio biologico e orientato alla prevenzione della contaminazione, attraverso la combinazione tra l’effetto dell’irraggiamento ultravioletto a quello della diffusione dell’ozono. A seguire, l’ingegnere Emanuele Mazzi, Vicepresidente di Pure Power Control, spiegherà il ruolo del machine learning a supporto del manufacturing, per l’ottimizzazione parametri di progetto. In particolare, illustrerà un software basato su algoritmi di machine learning definiti come classificatori.

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