Augmented World

Our solar system now is tied for most number of planets around a single star, with the recent discovery of an eighth planet circling Kepler-90, a Sun-like star 2,545 light years from Earth. 

The planet was discovered in data from NASA’s Kepler space telescope. The newly-discovered Kepler-90i -- a sizzling hot, rocky planet that orbits its star once every 14.4 days -- was found by researchers from Google and The University of Texas at Austin using machine learning. 

Machine learning is an approach to artificial intelligence in which computers “learn.” In this case, computers learned to identify planets by finding in Kepler data instances where the telescope recorded signals from planets beyond our solar system, known as exoplanets.

“Just as we expected, there are exciting discoveries lurking in our archived Kepler data, waiting for the right tool or technology to unearth them,” said Paul Hertz, director of NASA’s Astrophysics Division in Washington. 

“This finding shows that our data will be a treasure trove available to innovative researchers for years to come.” The discovery came about after researchers Christopher Shallue and Andrew Vanderburg trained a computer to learn how to identify exoplanets in the light readings recorded by Kepler – the minuscule change in brightness captured when a planet passed in front of, or transited, a star. 

Inspired by the way neurons connect in the human brain, this artificial “neural network” sifted through Kepler data and found weak transit signals from a previously-missed eighth planet orbiting Kepler-90, in the constellation Draco. While machine learning has previously been used in searches of the Kepler database, this research demonstrates that neural networks are a promising tool in finding some of the weakest signals of distant worlds. 

 Other planetary systems probably hold more promise for life than Kepler-90. About 30 percent larger than Earth, Kepler-90i is so close to its star that its average surface temperature is believed to exceed 800 degrees Fahrenheit, on par with Mercury. 

Its outermost planet, Kepler-90h, orbits at a similar distance to its star as Earth does to the Sun. “The Kepler-90 star system is like a mini version of our solar system. You have small planets inside and big planets outside, but everything is scrunched in much closer,” said Vanderburg, a NASA Sagan Postdoctoral Fellow and astronomer at the University of Texas at Austin. Shallue, a senior software engineer with Google’s research team Google AI, came up with the idea to apply a neural network to Kepler data. 

He became interested in exoplanet discovery after learning that astronomy, like other branches of science, is rapidly being inundated with data as the technology for data collection from space advances. “In my spare time, I started googling for ‘finding exoplanets with large data sets’ and found out about the Kepler mission and the huge data set available,” said Shallue. 

"Machine learning really shines in situations where there is so much data that humans can't search it for themselves.” Kepler’s four-year dataset consists of 35,000 possible planetary signals. Automated tests, and sometimes human eyes, are used to verify the most promising signals in the data. However, the weakest signals often are missed using these methods. Shallue and Vanderburg thought there could be more interesting exoplanet discoveries faintly lurking in the data. 

 First, they trained the neural network to identify transiting exoplanets using a set of 15,000 previously-vetted signals from the Kepler exoplanet catalogue. In the test set, the neural network correctly identified true planets and false positives 96 percent of the time. Then, with the neural network having "learned" to detect the pattern of a transiting exoplanet, the researchers directed their model to search for weaker signals in 670 star systems that already had multiple known planets. Their assumption was that multiple-planet systems would be the best places to look for more exoplanets. 

We got lots of false positives of planets, but also potentially more real planets,” said Vanderburg. “It’s like sifting through rocks to find jewels. If you have a finer sieve then you will catch more rocks but you might catch more jewels, as well.” Kepler-90i wasn’t the only jewel this neural network sifted out. In the Kepler-80 system, they found a sixth planet. This one, the Earth-sized Kepler-80g, and four of its neighboring planets form what is called a resonant chain – where planets are locked by their mutual gravity in a rhythmic orbital dance. 

The result is an extremely stable system, similar to the seven planets in the TRAPPIST-1 system. Their research paper reporting these findings has been accepted for publication in The Astronomical Journal. Shallue and Vanderburg plan to apply their neural network to Kepler’s full set of more than 150,000 stars. Kepler has produced an unprecedented data set for exoplanet hunting. 

After gazing at one patch of space for four years, the spacecraft now is operating on an extended mission and switches its field of view every 80 days. “These results demonstrate the enduring value of Kepler’s mission,” said Jessie Dotson, Kepler’s project scientist at NASA’s Ames Research Center in California’s Silicon Valley. 

“New ways of looking at the data – such as this early-stage research to apply machine learning algorithms – promises to continue to yield significant advances in our understanding of planetary systems around other stars. I’m sure there are more firsts in the data waiting for people to find them.” 

Ames manages the Kepler and K2 missions for NASA’s Science Mission Directorate in Washington. NASA's Jet Propulsion Laboratory in Pasadena, California, managed Kepler mission development. Ball Aerospace & Technologies Corporation operates the flight system with support from the Laboratory for Atmospheric and Space Physics at the University of Colorado in Boulder. This work was performed through the Carl Sagan Postdoctoral Fellowship Program executed by the NASA Exoplanet Science Institute.

Il mercato dei progetti Industria 4.0 (soluzioni IT, componenti tecnologiche abilitanti su asset produttivi tradizionali e servizi collegati) in Italia nel 2016 ha raggiunto un valore di circa 1,7 miliardi di euro, di cui l’84% realizzato verso imprese italiane e il resto come export. A questa cifra si aggiunge un indotto di circa 300 milioni come componenti Industria 4.0 entro progetti “tradizionali” di innovazione digitale.

Lo dice l’Osservatorio Industria 4.0 del Politecnico di Milano, la cui edizione 2017 è stata presentata proprio oggi nella sede Assolombarda di Milano davanti a mille persone, contro le 600 che si erano iscritte al convegno dell’edizione 2016.

A pari perimetro rispetto al 2015 il mercato è in crescita del 25%, ma il bello deve ancora venire, visto che il dato 2016 non comprende tutti gli investimenti definiti e varati dopo la pubblicazione del Piano Nazionale Industria 4.0 e dei chiarimenti fiscali collegati. Le aspettative per il 2017, tenendo conto anche di come è andato il primo trimestre, sono ancora più rosee: le imprese dell’offerta si aspettano una crescita annua intorno al 30% che significherebbe un raddoppio in due anni degli investimenti di trasformazione digitale in Italia. E quindi un recupero del ritardo rispetto ai Paesi più maturi, ma anche il rischio concreto di un eccesso di domanda rispetto alla capacità di consegna dei fornitori.

«In un anno è cambiato moltissimo - ha detto Giovanni Miragliotta, Direttore dell'Osservatorio -. Un primo grande risultato è che grazie al Piano Nazionale Industria 4.0, varato lo scorso settembre, e al lavoro di divulgazione di Governo, associazioni, media e anche del nostro Osservatorio il livello di conoscenza su Industria 4.0 è fortemente cresciuto: su un campione di 241 imprese manifatturiere, solo l'8% dichiara di non conoscere il tema (un anno fa era il 38%), il 41% ha letto articoli online, il 32% ha partecipato ad eventi dedicati e il 28% sta valutando di fare qualcosa, mentre un altro 28% sta già adottando soluzioni».

Buona anche la notorietà dello stesso Piano Nazionale (noto anche come Piano Calenda): solo il 16% delle imprese del campione non lo conosce. Tra le altre, il 52% ha deciso di usufruire del superammortamento al 140%, il 36% dell'iperammortamento al 250%, il 29% utilizzerà il credito di imposta per ricerca e sviluppo, il 7% compirà investimenti in startup. Nel complesso, il 73% delle imprese investirà in beni strumentali, il 61% in beni immateriali, il 43% in dispositivi di Advanced HMI o soluzioni di ergonomia-sicurezza e il 30% in sistemi per l’assicurazione di qualità-sostenibilità.

Un quarto delle imprese approfitterà delle agevolazioni del Piano investendo oltre un milione di euro, un altro quarto meno di 500mila euro. Le misure più richieste da aggiungere al Piano sono incentivi per corsi di formazione 4.0 (29%) e per le assunzioni necessarie a colmare il gap di competenze (25%).

«Sembra ormai vinta la prima sfida culturale, quella della consapevolezza sull’Industria 4.0: l’Italia ha un Piano Nazionale, il tema è al centro dell’attenzione del mondo economico e il livello di conoscenza tra le imprese è salito notevolmente – spiegano in un comunicato Alessandro Perego, Andrea Sianesi e Marco Taisch, Responsabili Scientifici dell'Osservatorio -. Ma ora si aprono nuove sfide: bisogna disegnare i progetti sulle specificità di ciascuna realtà (a questo proposito l'Osservatorio ha realizzato DREAMY, uno strumento di di assessment disponibile gratuitamente online, ndr), riuscire a liberarne realmente il potenziale innovativo e misurare i dati raccolti, dotandosi inoltre delle necessarie competenze. Il pieno impatto della trasformazione 4.0 si avrà tra 10-15 anni e vanno formulate strategie e roadmap con lungimiranza. È cruciale che l'ondata di investimenti vada oltre l’opportunità fiscale e si fondi su una vera consapevolezza delle potenzialità della Quarta Rivoluzione Industriale».

Quasi due terzi del mercato Industria 4.0 - il 63%, circa un miliardo di euro - è legata a progetti di connettività e acquisizione dell'Industrial Internet of Things, ha detto al convegno Miragliotta. Le altre tecnologie su cui più si investe sono Industrial Analytics (20%, 330 milioni di euro), Cloud Manufacturing (9%, 150 milioni) e Advanced Automation (sistemi di produzione e movimentazione autonomi e collaborativi, 8% pari a 120 milioni). L’area più di frontiera, l'Advanced Human Machine Interface (wearable e interfacce uomo/macchina come display touch, scanner 3D, visori per realtà aumentata), per il momento rappresenta solo l'1% del mercato.

Nella sua indagine l’Osservatorio ha censito oltre 800 applicazioni 4.0, per una media 3,4 applicazioni per azienda, distribuite nelle tre aree Smart Lifecycle (sviluppo prodotto, gestione del ciclo di vita e dei fornitori), Smart Supply Chain (pianificazione dei flussi fisici e finanziari) e Smart Factory (produzione, logistica, manutenzione, qualità, sicurezza, compliance). Nella Smart Factory, il 38% delle imprese ha adottato soluzioni di Industrial IoT e il 33% di Industrial Analytics, ma oltre un quarto ha investito anche in soluzioni di Advanced Automation e Advanced HMI. Nella Smart Supply Chain il 32% adotta soluzioni di Industrial Analytics e il 15% di Industrial IoT, mentre è ancora basso l’uso di piattaforme cloud. In ambito Smart Lifecycle, l’Additive Manufacturing è centrale nelle fasi di prototipazione, ma sono le applicazioni IoT, Analytics e Cloud a crescere di più, attestandosi su livelli poco inferiori al 20%.

«Con una media di 3,4 applicazioni per azienda, l’indagine rivela l’ottima vitalità delle imprese italiane nell'Industria 4.0 – continua Miragliotta -, ma la situazione non è omogenea per numero e dinamica delle applicazioni, oltre che per posizionamento rispetto ai concorrenti: Industria 4.0 sta diventando, già in questa fase sperimentale, un elemento di differenziazione tra le imprese».

L'Osservatorio Industria 4.0 ha individuato oltre 100 skill tecniche necessarie per realizzare modelli di business di Industria 4.0. La più desiderata è la capacità di “definire un piano di adozione delle tecnologie per il miglioramento dei processi produttivi”, su cui solo il 46% si sente preparata. Quasi altrettanto importante è ritenuta poi la “capacità di integrare digitalmente i processi di business con clienti e fornitori lungo la supply chain”, su cui il 54% delle imprese si sente preparata ma nel 75% dei casi è comunque previsto un potenziamento tramite programmi di formazione, nuove assunzioni o collaborazioni.

«Per cogliere davvero la sfida dell'Industria 4.0, le aziende devono rivedere strategie di selezione e sviluppo delle risorse umane, ma anche i piani di formazione, le reti di collaborazione – commenta Sergio Terzi, Direttore dell'Osservatorio industria 4.0 -. La skill considerata più rilevante non è affatto banale perché richiede di contemperare prospettiva strategica di business e tecnica, considerando le implicazioni sulla sicurezza fisica del personale, cybersecurity, privacy, proprietà dei dati e altri aspetti legali».

Per dotarsi delle competenze mancanti, l’8% delle aziende selezionerà nuovo personale o avvierà collaborazioni sulle skill chiave dell'Industria 4.0, in particolare per ricercare la capacità di definizione del piano di adozione delle tecnologie, quelle di analisi, modellazione e simulazione dei dati di produzione provenienti da sensori e dispositivi, e per la conoscenza di sensoristica e piattaforme IoT per il monitoraggio dei flussi di materiali. Le competenze per cui invece sono in corso o pianificate nei prossimi 18 mesi azioni di formazione sono soprattutto nella gestione della produzione: definizione del piano di adozione delle tecnologie per i processi produttivi (33%), analisi, modellazione, simulazione dei dati di produzione (31%) e progettazione di sistemi di manutenzione predittiva (31%)

“Il futuro dell’energia è digitale e l’energia è il prossimo settore in cui la disruption digitale colpirà. L’energia digitale è il fattore abilitante l’ecosistema dei prodotti e servizi smart che caratterizzano le reti, i sistemi energetici e produttivi”. Con queste parole Vittorio Chiesa, direttore dell’Energy&Strategy Group della School of Management del Politecnico di Milano, ha presentato il Digital Energy Report.

Ma cosa si intende per Digital Energy? Quali sono i benefici che derivano dalla su adozione?
Digital Energy Report ha come obiettivo quello di analizzare le conoscenze e le competenze per comprendere la reale portata della digitalizzazione nell’ambito energetico nei diversi ambiti: Smart Energy & Grid, Smart Manufacturing e Smart Building.

Si sente ormai spesso parlare di Digital Energy indicando la possibilità di utilizzare le tecnologie digitali per il controllo dei consumi di energia. Ma in realtà è molto di più. L’uso delle tecnologie digitali coinvolge tutta la filiera dell’energia, dalla produzione alla vendita.
Parlare di digital energy significa parlare di architetture complesse che oltre ai sistemi per il monitoraggio e l’azionamento dei diversi impianti energetici includono i sistemi di trasmissione dei dati e l’intelligenza necessaria alla loro elaborazione.

“Le sfide della digital energy sono molte – spiega Vittorio Chiesa -, sia sul piano tecnologico, sia soprattutto sul piano dei modelli di business vincenti”.

I tre paradigmi della Digital Energy:

Smart Energy & Grid

 – Rientrano in questo ambito le applicazioni implementabili sia nella generazione di fonti tradizionali, sia rinnovabili che consentono lo sviluppo di reti intelligenti in grado di sfruttare al meglio la produzione non programmata.
La scelta di soluzioni digitali è vincente, non soltanto per il gestore dell’impianto, ma anche per il sistema elettrico che guadagna in termini di affidabilità e flessibilità.

Smart Manufacturing

 – Rientrano le applicazioni IT dedicate al mondo industriale per una gestione ottimizzata dei processi produttivi. In questo caso le tecnologie digitali garantiscono una produzione automatizzata e interconnessa.
Il Piano Industria 4.0 ha lo scopo di stimolare la trasformazione digitale delle imprese manifatturiere, rendendole competitive in un mercato in continua evoluzione. Le tecnologie abilitanti spaziano dalla raccolta dati, alla robotica, all’automazione avanzata.

Smart Building

 – Rientrano le soluzioni digitali per la gestione automatica di impianti, come quelli per l’illuminazione e la climatizzazione, con particolare attenzione al monitoraggio in ottica di risparmio energetico e sicurezza delle persone. Il mondo digitale incontra quello dell’efficienza energetica: monitoraggio, controllo e regolazione che determinano il funzionamento ottimale degli impianti. Il flusso di energia, inoltre, genera un flusso di dati che apre a servizio come la manutenzione predittiva.
Le soluzioni digitali per lo Smart Building rappresentano un primo e importante passo di efficientamento di un parco edifici che come sappiamo è decisamente vecchio e con impianti obsoleti.

Le tecnologie per la Digital Energy
Gli apparati fisici che abilitano la trasformazione digitale sono prodotti interconnessi, intelligenti che offrono nuove funzionalità. Comunemente vengono chiamati IoT, Internet of Things. La vera innovazione non consiste nella connettività dell’oggetto, ma nella possibilità di interagire con altri oggetti o con l’uomo.

Le capacità dei prodotti interconnessi spaziano dal più semplice monitoraggio delle condizioni di funzionamento, con la segnalazione di eventuali anomalie, al controllo, dall’ottimizzazione, fino allo sviluppo di una certa autonomia del prodotto.
A fine 2015 sono stati stimati circa 18 miliardi di oggetti connessi e intelligenti e nel 2010 saranno 50 miliardi.

Nei prossimi anni le imprese italiane del manifatturiero si troveranno ad affrontare un nuovo modello produttivo legato alla quarta rivoluzione industriale, la cosidetta “Industry 4.0”. L’impresa diventerà “intelligente” (Smart Factory) grazie a sistemi che attraverso migliaia di sensori installati sui macchinari consentiranno un’interazione e connessione continua tra di loro, permettendo così il controllo e la gestione autonoma dei processi produttivi.

Tra le tecnologie chiave su cui si baserà tale rivoluzione troviamo la cyber security, i big data, il cloud computing, la realtà aumentata, la realtà virtuale, la robotica, la prototipazione rapida,  la super connessione degli impianti e la stampa in 3D.

È naturale chiedersi quindi se a fronte di “Industry 4.0” le nostre imprese siano pronte e, soprattutto, dispongano delle necessarie figure professionali con le giuste competenze.
Entro il 2020 l’Europa dovrà inserire quasi un milione di professionisti dell’informazione e della comunicazione nelle aziende per garantirne l’integrazione digitale, canale ormai indispensabile per qualsiasi tipo di attività. Per questo da tempo sono state avviate all’interno dei gruppi di lavoro dell’Unione, e in particolare nel Comitato Europeo di Normazione (CEN), numerose attività di supporto alla standardizzazione.

È di rilievo quindi la notizia che il 28 gennaio 2016 è stata pubblicata la norma multiparte UNI 11621-1/4:2016 Attività professionali non regolamentate – profili professionali per l’ICT, che nella sua parte 3 definisce e norma i profili professionali relativi alle professionalità operanti nel Web.

Grazie a questo grande risultato, che pone l’Italia in una posizione di assoluto primato a livello europeo, i professionisti Web hanno adesso un riferimento normativo, che si concretizza nel riconoscimento – tra gli altri – del profilo professionale “Augmented Reality Expert“, come definito dall’associazione IWA Italy.

Questo importante risultato è il frutto di una collaborazione tra l’associazione IWA Italy, il Gruppo Web Skills Profiles e UNINFO. Il contenuto è incentrato sul mondo dell’ICT e la terza sezione delinea le professionalità operanti in Rete.

Si tratta di un grande risultato per tutti i professionisti del Web che vedono così riconosciuto il lavoro svolto anche grazie al Gruppo di lavoro Web Skills Profiles.
Nella norma sono previsti tutti i 25 profili di competenza pubblicati dal Gruppo.

Afferma Roberto Scano, presidente di IWA Italy e presidente della Commissione UNINFO APNR-ICT (Attività professionali non regolamentate) per AgID: “I professionisti Web ora finalmente hanno un riferimento normativo. Grazie a questa norma tecnica, prima in Europa, siamo stati in grado di dare sia un modello di riferimento per tutte le professionalità ICT, sia una serie di profili per chi opera nel Web. Da oggi possiamo dire che i professionisti Web esistono, e sono catalogati in 25 profili professionali. Grazie a IWA e alla collaborazione di tutti gli attori presenti nella commissione APNR si è potuto quindi dare inizio ad una fase di valorizzazione delle competenze. Grazie inoltre al sistema di certificazione e di attestazione da parte delle associazioni, sarà possibile identificare i professionisti ICT e Web. Ed in questo IWA, di cui sono presidente, sarà senz’altro l’attore principale per il settore Web.”

Abbiamo prima evidenziato come la quarta rivoluzione industriale – la cosiddetta “Industry 4.0” – necessiti di nuove figure professionali come l’augmented reality expert (l’esperto di realtà aumentata) che ha adesso un riferimento normativo ben chiaro, ma, lo sottolineo con forza, in continua evoluzione. E uno degli obiettivi del gruppo di lavoro di cui faccio parte è proprio quello di aggiornare nei prossimi mesi tale figura professionale alla luce dei nuovi e ulteriori sviluppi che la tecnologia ha avuto. Si pensi, p.es., agli ultimi dispositivi come gli hololens di Microsoft, gli Oculus Rift e smart glasses di ultima generazione.

Riportiamo la definizione di realtà aumentata: la realtà aumentata (AR, dall'inglese Augmented Reality) è un sistema in grado di combinare immagini provenienti dal mondo reale con informazioni e oggetti calcolati da computer. L’utente di un’applicazione di AR, utilizzando opportune apparecchiature, è nella condizione di vivere un’esperienza sensoriale arricchita di informazioni ed elementi virtuali, a volte anche interagendo con loro.

L’Augmented Reality Expert è – come descritto dalla norma “G3 Web Skills Profiles - versione 2.0 - Generation 3 European ICT Professional Profiles”-  la figura professionale responsabile della progettazione e realizzazione di sistemi di realtà aumentata. Si occupa di progettare e realizzare esperienze di realtà aumentata a partire dal design visuale dell’interfaccia fino ad arrivare all’interazione fra utente e sistema, attraverso tutto il ciclo di vita del sistema.

L’Augmented Reality Expert ha il compito di progettare e realizzare esperienze efficaci di realtà aumentata. Applica i principi di accessibilità e usabilità delle interfacce e crea modelli d’interazione positiva e coerente, in base all’analisi dell’utente e al tipo di esperienza che si vuole creare. Possiede conoscenze interdisciplinari, analizza e seleziona tecnologie utili al design della realtà aumentata. Durante il processo di progettazione della realtà aumentata si focalizza sui risultati attesi ed è in grado di condurre, una volta terminato il prototipo di esperienza, una valutazione della stessa attraverso il monitoraggio delle sperimentazioni con gruppi ristretti di utenti.

Nei prossimi articoli andremo ad approfondire aspetti specifici e gli ulteriori sviluppi che questo nuova figura professionale sta avendo alla luce delle sinergie che si stanno creando tra la realtà aumentata e le altre tecnologie di “Industry 4.0” come big data, cloud computing, robotica, prototipazione rapida, internet of things.

Stay tuned!