AES_7 2023

Ottobre 2023 n Automazione e Strumentazione Primo piano 14 SCENARI • Gemelli digitali: applicazione della tecnologia digitale al mirroring e alla modellazione del flusso di lavoro e della produttività della produzione. • IoT e sensorizzazione: applicazione dell’Internet degli oggetti e della sensoristica per il flusso di lavoro manifatturiero, la tracciabilità, i sistemi di qualità. 3. Materiali avanzati Questo ambito tecnologico, ai confini tra chi- mica e fisica, comprende la ricerca, lo sviluppo, l’ingegneria e la produzione di materiali avan- zati con particolari proprietà ingegneristiche. Le tecnologie includono: • Polimeri: in particolare membrane polimeriche con funzioni specifiche come la separazione dei gas, l’osmosi inversa, la nano e l’ultra-filtra- zione. • Materiali nanostrutturati , compresi carbonio e altri compositi, tubi di carbonio. • Ingegneria e produzione di tecnologia indossa- bile e tessuti intelligenti con funzioni tecnologi- che, proprietà termiche o di resistenza all’acqua. • Metalli e materiali ad alto valore aggiunto con proprietà specifiche tra cui alta resistenza, con- duttività e altre spesso applicate ad ambienti estremi come lo spazio o l’esplorazione del sot- tosuolo. • Biomateriali , ovvero sostanze biologiche o sin- tetiche progettate per essere utilizzate in medi- cina o per funzioni biologiche. 4. Aerospaziale e automotive Per i temi aerospaziale, automobilistico e tele- rilevamento sono da considerare: • Tecnologia per automotive : veicoli senza condu- cente e relativi sistemi di sensoristica e AI; ener- gia pulita/alternativa; decarbonizzazione; nuovi sistemi di stoccaggio dell’energia; soluzioni di trasporto intelligente per le città. • Tecnologia dell’aviazione: nuovi sistemi di avia- zione, tra cui droni, veicoli a guida autonoma, imbarcazioni a decollo e atterraggio verticale; AI nelle piattaforme per l’aviazione. • Tecnologia spaziale, cioè nuove tecnologie per satelliti o veicoli spaziali; micro-satelliti; nuovi metodi per il lancio e il recupero dei satelliti; tele- rilevamento dallo spazio; metodi per la gestione dei detriti spaziali; elettronica, circuiti e semicon- duttori per l’uso nello spazio. • Rilevamento dati: metodi avanzati di rilevamento, raccolta dati e processo decisionale; sistemi basati su laser o telecamere; miglioramento, riconosci- mento e interpretazione delle immagini. 5. Intelligenza Artificiale Un insieme di tecnologie in rapida crescita comprende l’ampia classe delle Intelligenze Artificiali e la specifica disciplina del Machine Learning (ML). Qui si trovano: • AI, cioè sviluppo di algoritmi che simulano l’intelligenza umana per elaborazione del linguaggio naturale, analisi dei dati, sistemi esperti, visione artificiale, rendering di imma- gini, giochi e altre applicazioni tecnologiche. • Machine Learning, quindi algoritmi di appren- dimento applicati ai dati e basati sull’apprendi- mento supervisionato, non supervisionato o rin- forzato; statistica computazionale, reti neurali e tecnologie derivate. • Big Data, ovvero la raccolta, archiviazione, ela- borazione/pulizia e analisi di grandi quantità di dati raccolti da transazioni su larga scala, com- presi i dati raccolti da sensori IoT. • Data Mining, cioè elaborazione di grandi volumi di dati per identificare anomalie, modelli e cor- relazioni al fine di prevedere i risultati. 6. Biotecnologie e scienze della vita Dalle discipline strettamente connesse alla bio- logia provengono delle tecnologie Deep Tech d’avanguardia in termini di materiali naturali e sintetici, di terapie genetiche e tecnologie digitali. Un elenco di esempi non esclusivi comprende: bioinformatica sanitaria; terapie cellulari e gene- tiche; tracciamento della salute del paziente e dei dati biologici; medicina di precisione; chirur- gia minimamente invasiva; bionanotecnologie ; La robotica è considerata tra le tecnologie di produzione avanzata strategiche per l’UE, insieme a: automazione industriale, cobot, sciami robotici, IoT, Intelligenza Artificiale e ML