AutoBuilDia

Ruvo di Puglia, Puglia

Cosa è 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.

Milestones

Nessuna Milestone aggiunta da 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.).

Sfoglia il pitch