Grazie a BackRep e all’Intelligenza Artificiale – e al Centro di ricerca CLACK del dip. di Ingegneria dell’Impresa “Mario Lucertini” – è più facile riconoscere i macrorifiuti nell’ambiente

Rifiuti abbandonati in natura, ricercatori di “Tor Vergata” mettono a punto un sistema per differenziare rifiuti direttamente sul posto

A cura dell’Ufficio Stampa di Ateneo

 

Si chiama “BackRep” e utilizza l’aumento dei dati per reti neurali e algoritmi per Intelligenza Artificiale

Gli studi sulla raccolta automatizzata dei rifiuti (Automated Waste Sorting) stanno contribuendo notevolmente a rendere più efficiente l’intero processo di riciclaggio. Una questione rilevante tuttavia rimane ancora irrisolta, ovvero come gestire la grande quantità di rifiuti che viene dispersa nell’ambiente invece di essere raccolta correttamente?

La ricerca condotta dall’Università degli Studi di Roma “Tor Vergata”, pubblicata sulla rivista internazionale MDPI con il titolo “Data Augmentation Using Background Replacement for Automated Sorting of Littered Waste”, ha come obiettivo principale quello di costruire sistemi di smistamento automatico dei rifiuti per identificare e classificare i rifiuti gettati in natura. I ricercatori del Dipartimento dell’Ingegneria dell’Impresa “Mario Lucertini” di “Tor Vergata”, hanno sviluppato un sistema per la classificazione automatica di immagini, chiamato “BackRep”, in grado di riconoscere i rifiuti nell’ambiente in cui sono stati abbandonati. Il modello utilizza una procedura di aumento di dati per reti neurali, in particolare, e per algoritmi di Intelligenza Artificiale, in generale.

«BackRep espande i set di dati esistenti ritagliando i rifiuti solidi in immagini scattate su uno sfondo uniforme (bianco) e sovrapponendoli a sfondi più realistici», spiega il professor Fabio Massimo Zanzotto, autore della ricerca, docente di Natural Language Processing presso l’Università degli Studi di Roma “Tor Vergata”  e coordinatore del Centro di Ricerca Interdipartimentale Artificial Intelligence Research su Linguaggio, Conoscenza e Cognizione” (CLAK)” presso il Dipartimento di Ingegneria dell’impresa ‘Mario Lucertini”.

La ricerca è stata portata avanti con la collaborazione di Arianna Patrizi, studentessa del corso di laurea magistrale in informatica a “Tor Vergata” e del Professor Giorgio Gambosi, Dipartimento di Ingegneria dell’Impresa, e ha potuto contare, in parte, su un finanziamento di INAIL, l’Istituto nazionale Assicurazione Infortuni sul Lavoro, per la realizzazione di un sistema di informazione su parchi avventura e ambienti non-wild che prevede una parte di analisi delle immagini.

«Per sperimentare la nostra procedura di aumento dei dati, abbiamo prodotto un nuovo set di dati in ambienti realistici (“Littered waste Testset”) e abbiamo osservato che i riconoscitori di rifiuti “addestrati” sui dati aumentati superano quelli addestrati sui set di dati esistenti. La procedura di aumento dei dati che abbiamo adottato sembra essere dunque un approccio praticabile per supportare lo sviluppo di riconoscitori di rifiuti per ambienti urbani e selvaggi», ha dichiarato Arianna Patrizi, tra gli autori della ricerca.

Il “Littered waste Testset” è composto da 114 immagini classificate secondo le categorie del dataset CompostNet, uno tra i primi sistemi di classificazione automatica dei rifiuti tramite immagini che utilizza una rete neurale per identificare differenti tipi di rifiuti compostabili e riciclabili. Un gruppo di volontari ha scattato le foto in contesti domestici ed esterni con diversi tipi di sfondi e luci. Il gruppo ha utilizzato la fotocamera del telefono e le immagini sono state quindi ridimensionate a 500 × 400 pixel. La distribuzione delle classi di rifiuti è stata determinata dai volontari. Questi sono rifiuti trovati nell’ambiente urbano e nelle loro case. Ai volontari è stato chiesto di produrre almeno dieci campioni per classe.

«I sistemi finora in uso sono in grado di classificare i rifiuti soltanto sullo sfondo omogeneo di nastri trasportatori. Il nostro sistema – continua Zanzotto – è in grado di classificare i rifiuti dove si trovano. Quindi, potrebbe in futuro equipaggiare robot che possono essere possono essere utilizzati per pulire boschi, foreste, coste e ambienti urbani rimuovendo i macrorifiuti.  “BackRep” è un modello generale di aumento dei dati che può essere utilizzato per diverse attività di riconoscimento delle immagini e aprire un interessante filone di ricerca».

 

A cura dell’Ufficio Stampa di Ateneo

 

Tirocini: BV TECH Academy cerca ingegneri

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DESTINATARI E REQUISTI DI ACCESSO

L’accesso alla BV TECH Academy è riservato ad un massimo di 12 allievi in possesso dei seguenti requisiti:

1. Aver conseguito la laurea triennale o magistrale in Ingegneria delle Telecomunicazioni, Ingegneria Informatica, Ingegneria Gestionale, Ingegneria Elettronica, Informatica, Matematica, con una votazione minima di 95/110.

2. Essere in procinto di conseguire la magistrale in Ingegneria delle Telecomunicazioni, Ingegneria Informatica, Ingegneria Gestionale, Ingegneria Elettronica, Informatica, Matematica con una media di votazione degli esami che porti ad un voto di laurea minimo di 95/110 e con un numero di esami rimanenti pari o inferiore a 3.

3. Età non superiore ai 28 anni.

SEDE, ORGANIZZAZIONE DEL CORSO E RIMBORSO SPESE

• Start 2/11/2021.

• Le sedi degli incontri in presenza e di training on the job saranno Roma e Milano.

• L’orario della formazione e del Training on the job: lunedì-venerdì, 09.00-18.00.

• Prima fase del percorso – Formazione: prevalentemente on line.

• Seconda fase – Training on the job: si modulerà in base al profilo del tirocinante. In modalità mista: on site e smart working.

• Il tirocinio prevede un rimborso spese pari a 800 euro al mese e ticket restaurant.

COME CANDIDARSI

Se possiedi i requisiti di partecipazione e sei interessato alla BV TECH Academy inviaci il tuo Curriculum Vitae aggiornato!

Il processo di selezione prevede un Assessment Center e un colloquio HR individuale, finalizzato alla valutazione delle motivazioni personali, delle attitudini e del potenziale di sviluppo, al superamento del quale seguirà un colloquio tecnico con i nostri manager.

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Tirocini: Acea cerca laureati (triennali) STEM

Talent Graduate Program – Acea Energia e  Acea Innovation

 

CHI SIAMO

Acea è una multiutilities che ha come mission quella di migliorare ogni giorno la vita dei cittadini offrendo servizi essenziali di alta qualità per la vita quotidiana delle persone – acqua, energia, illuminazione e trattamento rifiuti.

 

COSA FARAI

Il Talent Graduate Program è lo step iniziale per giovani talenti laureati in discipline economiche e STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics) motivati a intraprendere un percorso stimolante in Acea Energia e Acea Innovation, le società del Gruppo che si occupano di vendita di energia elettrica e gas naturale, servizi innovativi a valore aggiunto, per i clienti domestici, per le piccole aziende e grandi imprese.

Il programma inizierà con un periodo di internship di 6 mesi a seguito del quale potrai essere coinvolta/o in un percorso di sviluppo di competenze e di conoscenza dei nostri business, che ti permetterà di sperimentarti da vicino su iniziative e progetti sfidanti nelle seguenti aree:

 

  • Commerciale e Marketing
  • Customer Operations
  • Customer Transformation
  • Strategy & Administration
  • Energy Management
  • HR & Legal
  • E-mobilty, Energy Efficiency, Circular Economy

 

CHI SEI

  • Laureata/o in discipline Economiche e STEM;
  • Hai un’ottima conoscenza della lingua inglese (scritta e parlata);
  • Sai utilizzare la metodologia e strumenti di Project Management e Agile;
  • Sai utilizzare bene il pacchetto Office;
  • Una persona interessata all’innovazione, curiosa, proattiva e pronta a mettersi in gioco;
  • Sei appassionata/o del mercato dell’Energia e voi farlo diventare il tuo mestiere.

 

CON NOI POTRAI

Lavorare in un ambiente innovativo, in continua crescita contribuendo a migliorare la qualità e la sostenibilità del mondo in cui viviamo.
Acea promuove l’inclusione e la valorizzazione dell’individualità di ogni persona coinvolta nei propri processi selettivi contrastando qualsiasi forma di discriminazione.

 

Le candidature devono essere effettuate dal nostro portale tramite questo link:

https://jobs.acea.it/Acea/job/Roma-Acea-Energia-Acea-Innovation-Talent-Graduate-Program/701252901/