Olimpiadi, brutto virus per l'atleta belga Michel: è la prima vittima della Senna

Dal colpo di calore al trapianto di fegato: salvata 26enne in extremisL’intelligenza artificiale,Professore Campanella con tecnologie di computer vision e deep learning, rende più facile la gestione e il tracciamento dei bagagli all’interno degli aeroporti.Contro la confusione che la gestione dei bagagli in aeroporto genera, scende in campo l’intelligenza artificiale. Dei software all’avanguardia sono infatti in grado di identificare le valigie e rendono possibile il loro tracciamento e, di conseguenza, il loro ritrovamento in caso di smarrimento.  Una buona notizia se si considera che, nel 2021, i bagagli gestiti male sono stati 4,35 ogni mille passeggeri, per un totale di 9,9 milioni di colli. È quanto emerge dal rapporto “Baggage IT insights” elaborato da Sita (Société internationale de télécommunications aéronautiques). La relazione rivela poi che nel 71% dei casi le vali­gie sono arrivate tardi, nel 23% sono state danneggiate o aperte (con oggetti mancanti) e nel 6% delle volte, invece, non sono state più ritrovate. I numeri sono però ‘contenuti’ in quanto il Covid ha ridotto il numero dei voli. Nel 2019, infatti, erano ben 25,4 milioni le valigie non correttamente gestite e si pensa che il 2022 possa superare le aspettative (negative).  I temi trattati all’interno dell’articolo Gli attuali metodi di tracciamentoIl tracciamento digitale dei bagagli con l’intelligenza artificialeCome funziona BagsID?Il sistema Mbhs di LeonardoApplicazioni e vantaggiGli attuali metodi di tracciamento Attualmente, le valigie imbarcate vengono etichettate con un adesivo riportante dei codici associati univocamente al volo e al passeggero. Questo può tornare utile, oltre che per l’ordinaria gestione del bagaglio, anche per restituire la valigia al proprietario, ma solo nel caso in cui questa venga persa e poi ritrovata. La comune etichetta è infatti un semplice pezzo di carta.  In caso di smarrimento, dunque, il classico label ha delle evidenti limitazioni. Negli anni sono stati quindi sviluppati sistemi e tecnologie utili alla gestione più digitale dei bagagli all’interno degli aeroporti e non solo. Uno dei più conosciuti è la Radio frequency identification (Rfid). Si tratta di una tecnologia di identificazione automatica che si basa sulla propagazione di one elettromagnetiche la cui ‘lettura’ permette la rilevazione – anche a distanza – di oggetti, animali e persone.  Questo ponte tra il mondo fisico e quello digitale è sicuramente vantaggioso per l’attribuzione di un’identità digitale a un oggetto (Internet of Things), ma risulta particolarmente costoso. Un’etichetta Rfid costa circa 10-15 volte in più rispetto a un’etichetta normale. Per questo motivo, diverse aziende stanno proponendo metodi di tracciamento alternativi e virtuali, basati sull’intelligenza artificiale. Il tracciamento digitale dei bagagli con l’intelligenza artificiale I sistemi di AI che stanno alla base dei software di identificazione e tracciamento dei bagagli in aeroporto sono quelli di computer vision. Si tratta di tecnologie dirette a fornire ai computer la capacità di riconoscere visivamente gli oggetti e di estrarre informazioni su di essi. Le telecamere fungono infatti da ‘occhio’ per questo genere di software.  Per finalità di tracciamento, questi algoritmi possono analizzare molto velocemente ore e ore di filmati e individuare frame in cui compaia l’oggetto ricercato. Un grande aiuto per chi si occupa della gestione di moltissimi bagagli e lo sanno bene diverse società che hanno investito nello sviluppo di simili tecnologie.  Come funziona BagsID? Un esempio è dato dalla società olandese BagsID, la cui tecnologia proprietaria combina deep learning e computer vision per l’individuazione di specifici bagagli ‘osservandone’ le caratteristiche (comprese anche imperfezioni come graffi o ammaccature).  L’acquisizione virtuale delle immagini dei bagagli da parte di questa azienda avviene in due modi: il primo prevede che il viaggiatore fotografi la sua valigia e carichi l’immagine direttamente sull’app della compagnia aerea; la seconda opzione è che le telecamere di BagsID la riprendano quando scorre sul nastro trasportatore dopo il check-in.  Attraverso l’immagine, poi, il software registra le dimensioni, i colori e la classificazione Iata (International air transport association) del bagaglio, nonché le sue peculiarità (sticker, graffi e altro). Il sistema, poi, collega questi dati a quelli del volo al fine di associare accuratamente il bagaglio al passeggero. Questa associazione permette al software di identificare il bagaglio anche in caso di leggere alterazioni (o danneggiamenti) nel corso nel viaggio. Il sistema Mbhs di Leonardo  Leonardo Automation ha invece ideato il sistema di smistamento a nastro incrociato Mbhs (Multisort baggage handling system). L’azienda è stata una pioniera nel portare questo genere di tecnologia all’interno degli aeroporti e, anche oggi, il suo è l’unico sistema cross-belt adatto alla gestione e movimentazione dei bagagli in ambito aeroportuale.  Lo smistamento è ad alta precisione e consente di controllare attivamente le operazioni, potendo muovere anche i bagagli fragili e quelli con superfici particolari (come quelle ad alto attrito e con forme irregolari). Applicazioni e vantaggi Queste tecnologie, però, hanno potenzialità molto maggiori. Quelle basate sulla computer vision, in particolare, possono anche essere utilizzate per migliorare le procedure di imbarco. Il software, integrato in un’applicazione, potrebbe far sapere al passeggero quando la sua valigia è idonea a essere portata in cabina o potrebbe permettere alle compagnie aeree di gestire al meglio gli spazi nelle cappelliere.  Inoltre, le tecnologie possono essere usate per migliorare la sicurezza e prevenire le frodi. Si pensi alle false richieste di risarcimento per danni che un passeggero potrebbe avanzare nei confronti di una compagnia aerea che avrebbe danneggiato il suo bagaglio. Con BagsID, è possibile verificare lo stato della valigia all’inizio e alla fine del viaggio. Queste e molte altre sono le potenziali applicazioni di simili strumenti.

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