Tecnologia e Dati

Fondata nel 1993, Alcimed è una società di consulenza per l’innovazione e lo sviluppo di nuovi mercati specializzata in settori innovativi: scienze della vita (salute, biotecnologie, agroalimentare), energia, ambiente, mobilità, chimica, materiali, cosmetica, aeronautica, spazio e difesa. La nostra missione? Aiutare i decisori del settore pubblico e privato a esplorare e sviluppare il territorio inesplorato: nuove tecnologie, nuove offerte, nuove sfide geografiche, futuri possibili e nuovi modi di innovare. Distribuito in 8 uffici in tutto il mondo (Francia, Europa, Singapore e Stati Uniti), il nostro team è composto da 220 esploratori di alto livello, multiculturali e appassionati, con una doppia cultura scientifica/tecnologica e commerciale. Il nostro sogno? Essere un team di 1.000 persone, per continuare a plasmare, insieme ai nostri clienti, il mondo di domani.

La trasformazione digitale è un termine che si trova in tutte le aziende e industrie, in particolare nell’industria 4.0 da più di 10 anni. Mentre come consumatori il digitale è al centro della nostra vita quotidiana, le aziende e le industrie devono adattarsi.

Alcuni settori (retail, finanza, media, …) sono in anticipo, mentre altri settori (sanità, costruzioni, agricoltura, automobile, chimica, …) sono indietro. Per questi settori in particolare, una transizione rapida verso la digitalizzazione è un prerequisito per rimanere competitivi in un mondo ultra-connesso.

In termini semplici, l’intelligenza artificiale si riferisce allo sviluppo di software in grado di eseguire compiti che normalmente richiederebbero l’intelligenza umana. Questi compiti possono consistere nel risolvere problemi complessi, prendere decisioni o rilevare oggetti.

La Data Science è un campo abbastanza vasto che ha l’obiettivo di dare senso a dati grezzi. A tal fine, la Data Science utilizza una vasta gamma di strumenti e tecniche, come lo sviluppo di algoritmi, la matematica applicata e le statistiche avanzate, fino all’intelligenza artificiale, per creare diversi tipi di modelli. Questi modelli possono essere deterministici o apprendere autonomamente grazie al machine learning, che consente di fare analisi e previsioni dei dati in modo supervisionato o non supervisionato.

La Data Science è un campo specifico nel mondo dei dati, e il Data Scientist si distingue dai profili di Data Analyst, Data Engineer, ecc. Un processo di Data Science richiede che i dati siano accessibili, il che può essere attuato nelle grandi organizzazioni da Data Architects o Data Engineers, che strutturano i sistemi e le basi di dati. Rendere questi dati accessibili è spesso il primo passo fondamentale in un progetto di Data Science.

La robotica è il campo di applicazione dei robot. Ma da quando un automa può davvero essere considerato un robot? La risposta non è così ovvia, esistono quasi tante definizioni quanti sono i robot! Tuttavia, si stima comunemente che un robot sia un sistema in grado di interagire con il mondo fisico tramite sensori e attuatori, alimentato da una fonte di energia e, soprattutto, programmabile, ossia in grado di seguire le istruzioni fornite dal suo utente. Infine, a differenza di un semplice automa, il robot industriale intelligente è in grado di analizzare il proprio ambiente e di reagire di conseguenza.

Si parla più specificamente di robot collaborativi (Cobots) quando l’uomo e il robot industriale lavorano nello stesso posto e allo stesso tempo.

Sempre più spesso nei processi industriali si utilizzano macchine robotizzate per ridurre il carico di lavoro dell’operatore umano, migliorando nel contempo la produttività e la qualità del lavoro svolto. Si parla quindi di automazione della produzione e robotica industriale.

Un digital twin è una replica digitale in tempo reale di un oggetto o di un processo fisico che incorpora tutti i dati accessibili e si aggiorna man mano che ne vengono resi disponibili di nuovi. I ricercatori utilizzano i digital twins per testare in modo sicuro ed economico gli scenari prima di provarli in situazioni o ambienti reali.

Oggi l’uso dei digital twins è già comune nell’ingegneria e nella produzione, ma gli scienziati stanno cercando di applicare gli stessi principi al settore sanitario. La tecnologia dei digital twins ha molteplici applicazioni nel settore sanitario, tra cui:

• Supporto decisionale per diagnosi e terapie
• Monitoraggio del paziente (wearables)
• Simulazione virtuale di interventi chirurgici e valutazione dei rischi
• Progettazione e ottimizzazione di dispositivi medici
• Sviluppo di farmaci e ottimizzazione del dosaggio (studi clinici in silico)
• Processo decisionale normativo