04 febbraio 2021

Sistemi di disinfezione “no touch” e Machine Learning applicata al manufacturing

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Il 4 febbraio alle ore 11.30, si terrà un webinar su piattaforma Zoom sui Sistemi di disinfezione “no touch” e Machine Learning applicata al manufacturing. Modera l'incontro Francesca Rossi, IFAC-CNR, Responsabile servizi di orientamento CNR@ARTES 4.0, sede di Firenze.

La prima parte dell'incontro, a cura del Dr. Enzo Catenacci, Co-founder Raybotics, affronterà il tema: PHS: no touch disinfection system
Il sistema PHS combina l’effetto dell’irraggiamento ultravioletto a quello della diffusione dell’ozono. Nel sistema proposto, dispositivi UV a bassa pressione, con funzione “germicida”, sfruttano luce UV-C per ottenere la rapida sterilizzazione di batteri, muffe, funghi, virus e microrganismi sia in aria che in acqua. Infatti, in questa tipologia di dispositivi, circa il 40% di energia elettrica è convertito direttamente in radiazioni UV-C con emissione monocromatica a 254 nm per l’azione germicida ed a 185 nm per favorire processi di ossidazione sulle superfici.Il sistema include, inoltre, generatori di ozono che impiegano componenti UV a bassa pressione ai vapori di mercurio.

La seconda parte avrà come tema il Machine learning per supporto manufacturing, con Ing. Emanuele Mazzi, Vicepresidente di Pure Power Control

Si tratta di un software basato su tecniche di machine learning per ottimizzazione parametri di progetto. A partire dal valore di quota di disegno di un componente si riesce a definire il range di tolleranza massimo e minimo che presenta maggiore probabilità di essere ottenuto con il processo di una lavorazione. Tale algoritmo impiega strumenti di machine learning. Gli algoritmi di machine learning candidati per l’applicazione sono definiti come classificatori, basandosi su diverse metodologie, quali ad esempio:linear and logistic regression e neural network.

PER PARTECIPARE AL WEBINAR, BASTA COMPILARE IL FORM: https://lp.artes4.it/webinar-4-febbraio-artes-e-cnr

 

 

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