Ud’Anet è una società tecnologica e centro di ricerca affiliato all’Università “G. d’Annunzio”, attiva dal 2005 nella provincia di Chieti. Opera nei settori dello sviluppo software, web e mobile, formazione a distanza, comunicazione istituzionale, Intelligenza Artificiale e Realtà Aumentata/Virtuale.
Il progetto H.I.D.R.I.A mira a creare un hub logistico digitale avanzato, integrando tecnologie come robotica autonoma, sensoristica 5G e intelligenza artificiale per la sorveglianza nella logistica. Dotato di protezione IP55 e monitoraggio in tempo reale, garantisce sicurezza e controllo costanti. Il sistema è stato finalista ai premi Campioni di InnovAzioni 2023 e Visionaria 2023.
Cosa è una Software House?
Una Software House è un’azienda specializzata nello sviluppo, nella manutenzione e nel supporto software. Questi possono essere commissionati da enti pubblici, aziende o privati, oppure possono essere sviluppati per un uso interno. Abbiamo avuto il piacere di intervistare Christian Sciarretta, presidente di Ud’Anet, e Daniele Di Giacomo, PM progetti di ricerca e sviluppo, ai quali abbiamo chiesto di raccontarci questa realtà.
Come è nato questo centro di ricerca considerando che l’Università D’Annunzio non è focalizzata su corsi di lauree STEM? Perché è nata in una località di provincia come Chieti?
Il centro nasce nel 2005, anno in cui l’Università “G. D’Annunzio” accreditava l’Università Telematica “Leonardo da Vinci” che ha sede proprio nella struttura in cui ci troviamo. La necessità di dotare l’università telematica di un’infrastruttura tecnologica, dotata di piattaforma di e-learning, server, sistemi di sicurezza, software per la gestione didattica, e amministrativa ha portato alla costituzione di Ud’Anet, società partecipata dall’Università “G. D’Annunzio”.
Il centro nasce quindi non come diretta espressione dei corsi STEM dell’Ateneo, ma come risposta a un bisogno infrastrutturale legato alla formazione telematica. Fin dall’inizio ha avuto una doppia anima: una più tech, dedicata ai sistemi informativi e all’hardware, e una più creativa, focalizzata sulla produzione di contenuti didattici e multimediali.
Nel corso dei vent’anni successivi il centro ha evoluto le sue attività fino a diventare un ponte tra università, ricerca e imprese, operando a 360° nel campo della tecnologia applicata, anche al di là delle discipline strettamente STEM.
In qualità di azienda come organizzate la suddivisione del lavoro e l’assegnazione del personale all’interno del progetto HIDRIA? E quale struttura adottate per la gestione delle risorse negli altri ambiti di Ud’Anet?
Nel progetto HIDRIA organizziamo il lavoro in modo strutturato: ogni attività è seguita da un project manager e assegnata a persone con competenze specifiche. Il team è composto da circa sette persone, ognuna con un ruolo ben definito, il che ci permette di lavorare in modo coordinato ed efficace.
Negli altri ambiti di Ud’Anet adottiamo una struttura simile, ma più flessibile. Le persone possono essere coinvolte in più progetti contemporaneamente, a seconda delle disponibilità e delle esigenze.
Per gestire questa flessibilità organizziamo riunioni periodiche e utilizziamo strumenti collaborativi interni per l’assegnazione delle risorse. Infine, ogni progetto prevede anche una fase rendicontazione, seguita da un’area amministrativa dedicata.
Quali tecnologie e metodologie avete impiegato per lo sviluppo del software IntelliSafe Edge System?
Il cuore del nostro progetto, IntelliSafe Edge System, è un’architettura distribuita e modulare, composta da due elementi fondamentali:
- Il componente Edge, installato direttamente a bordo del robot
- Il componente Accentratore, collocato su un server locale o remoto, utile per la gestione multi-robot
Abbiamo sviluppato il componente Edge in Python.
Questo modulo svolge funzioni cruciali come l’acquisizione della telemetria, l’elaborazione dello streaming video in tempo reale e l’interfacciamento con dispositivi IoT esterni. Tutte funzionalità essenziali per i settori della logistica e della sicurezza, ambiti in cui opera il progetto Hidria.
Abbiamo scelto Python per la sua elevata compatibilità con gli strumenti di machine learning, e adatto a un sistema modulare e in continua evoluzione.
In aggiunta, abbiamo realizzato una web app in Angular che offre un’esperienza utente intuitiva, consentendo la configurazione personalizzata del sistema, il controllo manuale e il monitoraggio in tempo reale della telemetria e dei dispositivi connessi.
Come si implementa il software IntelliSafe Edge System nei diversi ambiti tech in cui operate e come viene gestita la differenza hardware/software?
Abbiamo progettato IntelliSafe per essere altamente modulare e adattabile ai diversi ambiti applicativi. Il software è unico, ma si comporta in maniera differente grazie a un sistema di attivazione dei moduli tramite API key e licenze utente.
Al momento dell’esecuzione vengono caricati solo i moduli abilitati per lo specifico contesto operativo, evitando la creazione di branch separati per ogni settore e rendendo il processo di implementazione molto più manutenibile.
Per quanto riguarda l’hardware, anche il payload del robot e i dispositivi IoT esterni sono configurabili direttamente dalla web app, rendendo l’intero ecosistema estremamente flessibile e facilmente adattabile alle esigenze del cliente.
Un altro elemento chiave che abbiamo integrato è il motore di regole If-Then, che consente di definire comportamenti automatizzati. Ad esempio, possiamo far sì che il robot si diriga autonomamente verso la postazione di ricarica quando la batteria scende sotto il 20%.
Questa logica basata su eventi permette una personalizzazione avanzata senza la necessità di uno sviluppo verticalizzato rispetto ai campi applicativi, rendendo IntelliSafe un software trasversale e pronto per affrontare le sfide dell’Industria 4.0.
Avete sviluppato internamente un modello di intelligenza artificiale? In tal caso, quali strumenti e metodologie avete utilizzato per la progettazione e l’addestramento?
Nell’ambito della computer vision, IntellySafe si avvale di modelli di intelligenza artificiale basati su YOLO, una rete neurale specializzata nell’Object
Detection in Real Time. Abbiamo utilizzato sia modelli pre-addestrati su dataset standard come COCO, sia addestrato modelli personalizzati su dataset specifici. Ad esempio, abbiamo sviluppato modelli per il rilevamento di reti metalliche manomesse o tagliate nell’ambito della sorveglianza perimetrale.
Questo approccio rende il nostro sistema ulteriormente scalabile e personalizzabile in base alle diverse esigenze.
Quali sono le aziende con cui collaborate per lo sviluppo delle vostre tecnologie?
Attualmente collaboriamo con diverse realtà, sia aziendali che accademiche. Tra i partner principali ci sono InfoSolution (Roma e Milano) e FiberMind, attiva nelle telecomunicazioni. Lavoriamo anche con numerose università italiane, come L’Aquila, Pisa, Palermo, Reggio Emilia, e internazionali, in paesi come Cipro, Creta, Polonia e Grecia.
Il nostro network si estende anche a imprese in Spagna, Olanda e Germania. Una rete così solida è frutto di anni di esperienza, costruita partecipando a programmi europei e bandi di ricerca. All’inizio si cercano contatti e opportunità, poi, con il tempo, arrivano anche proposte spontanee. Oggi possiamo contare su una rete affidabile e consolidata.
Un esempio è la collaborazione con Lisciani: da dieci anni seguiamo l’evoluzione del loro tablet educativo, curandone aggiornamenti, firmware e cloud. Da questi progetti nascono spesso nuove idee, come l’integrazione della realtà aumentata.
Quali sbocchi potrebbe avere uno studente ITS nella vostra azienda?
Lo strumento del tirocinio o stage è per noi un vero asset strategico: siamo 15 persone, di cui 8 provengono da istituti di formazione come gli ITS.
Attualmente le maggiori opportunità sono nella ricerca, specialmente per chi ha competenze in Python, e intelligenza artificiale. Parallelamente cerchiamo figure anche nei settori della realtà aumentata, virtuale (AR/VR) e dello sviluppo dei sistemi informativi, in particolare con tecnologie come Angular e React.
Articolo a cura di Alessandro Marino Falchi Passeri, Andrea Lattanzio, Fabio D’Angelo, Federico Pavone, Francesco Cantarelli, Massimo Pollutri
