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DigiPrime: implementazione di un nuovo concetto di economia circolare per abbattere gli sprechi e rendere possibile il riuso industriale
event 15 novembre 2019
DigiPrime si propone di creare una piattaforma digitale federata per Smart Factory connesse tra loro su un nuovo concetto di economia circolare. I nodi della federazione offrono funzioni e dati interoperabili, a cui possono accedere altri nodi su settori industriali differenti, combinati con dati e servizi locali.
![DigiPrime](/documents/20121/71533/Featured+Image+-+Circular+Economy.jpg/bb39803d-b273-f1ab-fb89-eb06a0bb9799?t=1682664809797)
![](/documents/20121/71533/DigiPrime+Logo.png/475fa48e-fbc8-77e1-7287-4886eb49acc6?t=1681889430712)
![](/documents/20121/71533/UE.png/c48071f4-be89-adcc-8627-8e0ac364f089?t=1681889430630)
I connettori e le interfacce aperte consentono una facile integrazione di nuovi servizi, forniti da terze parti, non resi accessibili all'esterno della federazione stessa.
Le principali funzionalità della piattaforma si possono raggruppare nei seguenti servizi:
- Value chain oriented, legati al ciclo di vita del prodotto (gestione delle informazioni sul prodotto, co-creazione del prodotto, LCA-LCC per l’eco-design, identificazione delle barriere logistiche, supporto legislativo).
- Servizi verticali operativi, specifici del settore (monitoraggio della domanda e dell’offerta, pianificazione e controllo della produzione, collaudo e certificazione dei materiali).
Il progetto coinvolge 35 partners dai diversi Paesi Europei, tra questi diverse realtà industriali appartenenti a 5 diversi domini su entità circolari quali: batterie, settore automobilistico, tessile, polimeri industriali, hub circolari per nuove idee di Catene del Valore tra gli stati Europei.
Extra Red ha portato al Consorzio la sua esperienza industriale nell'integrazione e progettazione dei componenti core e dei servizi sviluppati. Il ruolo principale di Extra Red è stato quello di System Integrator per i servizi, definendo il design e l'implementazione di un'architettura cloud ibrida basata su micro-servizi.
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Ubicare: come rendere possibile ed efficace la post-ospedalizzazione a casa del paziente
event 26 marzo 2018
Ubicare (Ubiquitus Integrated Care) permette lo studio per la creazione di integrazione alla cartella clinica digitale secondo lo standard regionale in uso, aggiornamento e consultazione storica dell’evoluzione clinica dei pazienti monitorati.
![Ubicare](/documents/20121/71533/pexels-negative-space-48604-1.jpg/f76806f8-727f-ba10-41a5-78d0739bd3fd?t=1681889511249)
![](/documents/20121/71533/logo_ubicare+copia.png/e4c70473-0e4b-9652-5ae5-596bb6132138?t=1681889511164)
![](/documents/20121/71533/image-png.png/e0cc9694-6565-8d91-558f-3305a87916f9?t=1681889511073)
La piattaforma di interoperabilità utilizza il protocollo clinico standardizzato di riferimento il NEWS (National Early Warning Score), attualmente approvato dalla Regione Toscana nel DGRT n.10 del 2010 ed in uso già da tempo nei paesi Britannici ed in USA.
Si tratta di un sistema capace di seguire il paziente anche nella post-ospedalizzazione ed evitare il re-ricovero in struttura, grazie alla possibilità di un controllo da remoto della rilevazione continua sul paziente stesso.
Il sistema è caratterizzato da 2 macro-componenti:
- rilevazione dei dati tramite dispositivi, a cura di AB Medica Spa.
- elaborazione delle logiche sui dati tramite la piattaforma middleware, a cura di Extra Red.
I partner che hanno partecipato al progetto sono AB Medica, in veste di Capofila, Extra Red e BeeApp, agenzia che progetta e sviluppa applicazioni mobile per smartphone, tablet e oggetti connessi all’Internet of Things.
Extra Red ha realizzato un sistema di raccolta e uniformazione dei parametri rilevati direttamente dai dispositivi, per dare la possibilità di avere un centro di monitoraggio prossimo al real-time utilizzabile all’interno dei reparti come punto di controllo.La storicizzazione e l’archiviazione dei dati permette l’implementazione di una cartella clinica avanzata e facilmente fruibile grazie ad un’architettura a micro-servizi su PaaS.Extra Red ha inoltre sviluppato il layer di comunicazione middleware per tutte le informazioni gestite dal sistema Ubicare.
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Lethe: la tecnologia amica della memoria
event 14 gennaio 2021
Lethe (λήθη) è un modello personalizzato di previsione e intervento per la diagnosi precoce e la riduzione dei fattori di rischio che causano la demenza, basato su AI e Machine Learning distribuito.
![Lethe](/documents/20121/71533/daniel-oberg-41Wuv1xsmGM-unsplash.jpg/d5640292-ba0c-8571-5ae6-d20d17ccf9b4?t=1681889430249)
![](/documents/20121/71533/lethe-logo-min.png/c4e7470f-ff5c-9a6b-960e-7f5e84ef2a18?t=1681889430135)
![](/documents/20121/71533/UE.png/c48071f4-be89-adcc-8627-8e0ac364f089?t=1681889430630)
Lethe è basato sui risultati dello studio FINGER e utilizza modelli di stile di vita preventivi all'avanguardia. L'obiettivo principale di LETHE è la prevenzione dell'intero spettro del declino cognitivo nella popolazione anziana a rischio, che va dal deterioramento cognitivo asintomatico a quello soggettivo o lieve, fino alla demenza di Alzheimer prodromica (AD).
Le principali attività di Lethe hanno riguardato:
- Lo sviluppo di modelli di previsione della demenza e un sistema di monitoraggio e intervento basato sulle TIC
- L’elaborazione di un insieme condiviso di modelli di predizione basati su un set iniziale di dati clinici e biomarcatori digitali, oltre a un modello di Machine Learning distribuito e la raccolta dei dati.
- L’introduzione di un nuovo modo di interazione sfruttando la tecnologia degli Smart Glasses indossabili
- La realizzazione di un'app mobile per i partecipanti alla sperimentazione
- L’implementazione di un Big Data Framework utilizzato per la pulizia, l'acquisizione (in conformità con il GDPR) e l'elaborazione dei dati raccolti, per poi eseguire gli algoritmi AI per la modellazione predittiva del deterioramento cognitivo e lo sviluppo dei fattori di rischio.
Il progetto Lethe conta 15 diversi partner provenienti da tutta Europa, tra cui l'Università di Vienna, l'Università di Perugia, l'Istituto Finlandese per la salute e Alzheimer Europe, un'organizzazione non governativa senza scopo di lucro che mira a rendere la demenza una priorità europea, oltre che PMI dal settore ICT.
Extra Red ha portato al consorzio la sua esperienza di settore nella System Integration e nella progettazione, modellazione e implementazione di architetture cloud ibride basate su microservizi. Ha fornito anche tecnologie middleware Open-Source per la gestione degli ambienti cloud e dei Big Data Analytics. Ha supportato la progettazione dell'architettura e ha messo in campo le più avanzate tecnologie in ambito Big Data.
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AI/Fire: l’analisi predittiva degli incendi diviene realtà
event 10 novembre 2021
AI /Fire è un progetto di Innovazione Applicata, volto a sperimentare una metodologia di Early Warning in 3 casi d'uso reali, creando una piattaforma integrata per il Wildfire sensing, in grado di raccogliere ed elaborare in real-time dati provenienti da sensori ambientali e device di sorveglianza, per effettuare il monitoraggio e il contrasto degli incendi boschivi mediante algoritmi di Artificial Intelligence (AI) e Machine Learning.
![AiFire](/documents/20121/71533/AI+FIRE+1.jpg/e4e5d8ff-9961-8315-86e0-82f0b86027f9?t=1681889431483)
![](/documents/20121/71533/LogoDefinitivo.png/ea5be8d6-5701-3cdc-8c74-2b0736f21861?t=1681889431053)
![](/documents/20121/71533/eu_flag.jpg/6dc2f76b-9638-f611-8d86-a6fa36d48e26?t=1681889430961)
![](/documents/20121/71533/1200px-Coat_of_arms_of_Calabria.svg.png/71a0e76f-08d5-ead3-54cd-9ef0e8d019bf?t=1681889430873)
Il progetto AI/Fire ha tre obiettivi principali:
- Creazione piattaforma integrata per wildfire sensing
- Sperimentazione metodologia early warning
- Validazione metodologia early warning in 3 casi d'uso reali, con la collaborazione dei comuni di Bianchi, Aprigliano e Mormanno.
I partner che hanno partecipato al progetto sono: Extra Red, con il ruolo di Capofila, Tea Engineering e CNR ISAC.
Extra Red si è occupato dell’infrastruttura software del progetto e dell’integrazione dei sensori di monitoraggio climatico, di analisi predittiva degli incendi e del modulo Digital Twin.
Inoltre, oltre alla partecipazione alle attività di co-progettazione delle specifiche funzionali, si è occupato della progettazione e sviluppo del front-end della piattaforma AI /Fire, costituito da un’applicazione web e da un’applicazione mobile.
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Pribos: il supporto per contrastare gli incendi boschivi arriva dal Cloud
event 04 maggio 2018
Pribos è una piattaforma software che espleta le funzioni di previsione di incendi boschivi in aree geologicamente a rischio e di gestione delle operazioni di emergenza.
![Pribos](/documents/20121/71533/bryan-burgos-AbdhYqN8nCs-unsplash.jpg/93b078a1-e123-420f-088f-321dc7564bba?t=1681889511330)
![Pribos Logo](/documents/20121/71533/pribos_logo_color+copia.png/90f1e678-d77d-90fb-1267-633e96360b1b?t=1681889525338)
![POR Calabria Logo](/documents/20121/71533/image-png-1.png/dd90a8cc-cfca-c356-3568-62baabda7841?t=1681889525257)
Lo scopo di PRIBOS è finalizzato alla definizione di un sistema complesso per:
- Previsione dello sviluppo di incendi boschivi e pianificazione delle operazioni di emergenza.
- Gestione e contrasto in tempo reale dell’emergenza tramite la valutazione delle emissioni termiche e della dispersione dei fumi, allo scopo di ottimizzare gli interventi di mitigazione garantendo la sicurezza degli operatori.
- Gestione proattiva delle informazioni da e per la popolazione, per limitare il fattore rischio e le perdite in termini umani e materiali, grazie ad una piattaforma d’integrazione dei dati. Le informazioni sono veicolate tra il corpo degli enti preposti all’emergenza e la cittadinanza da un’Applicazione Mobile che funge da trasmissione in tempo reale di ciò che si evidenzia durante le fasi di spegnimento e contrasto.
I partner che hanno partecipato al progetto sono Extra Red srl, con il ruolo di Capofila, e Tea Engineering e STA team nel ruolo di Partners.
Le principali attività di Extra Red sono state:
- Recupero delle informazioni territoriali da Open Data regionali ufficiali e l’identificazione di 16 livelli layers per la rappresentazione dell’intero territorio calabrese.
- Sviluppo dello strato di acquisizione dei dati da stazione meteo valide, in correlazione con i fattori ambientali di suolo e centri urbani, per valutare una scala del rischio e della gravità del danno.
- Realizzazione della Web Application per la generazione delle simulazioni predittive e della Mobile App per la comunicazione tra enti preposti all’emergenza e cittadinanza in tempo reale.