Imprese intelligenti e sostenibili Archivi

Broker dell’Innovazione: dal territorio all’Europa

Formazione in animazione tecnologica con forte orientamento all’innovazione. Il percorso mira a formare una figura
di facilitatore dell’incontro tra le opportunità di finanziamento in ambito europeo (Horizon 2020 e Horizon Europe), e
il tessuto imprenditoriale del territorio toscano. Considerato l’aggiornamento della Smart Specialization Strategy
regionale, la figura da formare sarà in grado di favorire la connessione tra l’offerta di expertise proveniente dal mondo
della ricerca e la domanda di innovazione proveniente dalle imprese risolvendo così quel gap che spesso si crea tra
generazione di innovazione e concreto utilizzo dei risultati della ricerca da parte del mondo imprenditoriale.

REALTÀ VIRTUALE NEL LABORATORIO DI PROCREAZIONE MEDICALMENTE ASSISTITA (PMA): NUOVE TECNOLOGIE PER LA PRATICA CLINICA

L’obiettivo primario di questo progetto è la messa a punto di un software in grado di realizzare ambienti virtuali realistici e verosimili, che consentano la riproduzione delle principali procedure adottate nel laboratorio di procreazione medicalmente assistita (PMA) attraverso gli strumenti tecnologici della Realtà Virtuale e della Realtà Aumentata. Tale approccio, superando le difficoltà etiche e normative, potrà fornire al personale in formazione l’opportunità di applicare, valutare e migliorare le proprie capacità in un ambiente di apprendimento sicuro e controllato, senza incorrere in errori ad alto impatto biologico/clinico mentre si apprendono nuove abilità. L’assegnista coinvolto nel progetto sarà in grado di sviluppare tecnologie informatiche innovative che, simulando un ambiente tridimensionale ricostruito al computer, consentano agli utenti di utilizzare dispositivi quali visori, controller, auricolari in grado di proiettare colui che li indossa in uno scenario così realistico da sembrare vero. Pertanto l’utilizzo della realtà virtuale e della realtà aumentata offre una soluzione specifica e tecnologicamente avanzata alle richieste di questo settore emergente. La presente proposta integra un’idea progettuale innovativa con l’esperienza di un team interdisciplinare, costituito da embriologi, specialisti della PMA, ed informatici con specifiche competenze nell’ambito dell’intelligenza artificiale, al fine di ricreare in realtà virtuale e realtà aumentata un ambiente quale quello del laboratorio di PMA per la formazione altamente specialistica. Il settore della PMA richiede infatti specifiche competenze da parte del personale che opera all’interno dei laboratori. Tali competenze sono garantite solo da una formazione specifica sul campo, ossia il laboratorio di PMA, al quale gli studenti tuttavia hanno difficoltà ad accedere, dato che i flussi di personale devono essere controllati e regolamentati, come previsto dalla normativa di riferimento nazionale ed internazionale. Inoltre, la natura del materiale biologico (spermatozoi, ovociti ed embrioni umani) impone limiti etici all’utilizzo da parte di personale non formato. Pertanto la tecnologia della realtà virtuale e della realtà aumentata offre una soluzione specifica e tecnologicamente avanzata alle richieste di questo settore emergente.

fotoVoltaico INnovativo per appliCazione Indoor

Lo scopo del progetto “VINCI” è quello di realizzare e validare un dispositivo fotovoltaico innovativo che, mediante recupero della luce artificiale e della luce solare diffusa in ambienti interni, possa rendere energeticamente autosufficienti piccoli dispositivi di raccolta e trasmissione dati, come ad esempio sensori ambientali, integrabili all’interno di reti IoT. La tecnologia fotovoltaica selezionata a questo scopo è quella delle Dye-Sensitized Solar Cells (DSSCs). L’assegnista di ricerca si occuperà, all’interno dell’unità CNRICCOM, della preparazione di componenti per DSSC, appositamente progettati per massimizzarne la produzione energetica in condizioni di bassa illuminazione, e dell’assemblaggio di dispositivi fotovoltaici per test di efficienza. Successivamente, l’assegnista verrà formato presso il partner Cicci Research, al fine di caratterizzare le DSSCs prodotte sfruttando strumenti di analisi appositamente dedicati a dispositivi fotovoltaici. L’analisi delle DSSC, simulando le diverse intensità di irraggiamento tipiche degli ambienti interni ed esplorando le possibili configurazioni d’uso, permetterà di validarne efficienza e riproducibilità per una possibile implementazione come alimentatori di nodi IoT. Dall’altro lato, questa collaborazione consentirà a Cicci Research di ampliare lo spettro delle tecniche di caratterizzazione disponibili con i propri strumenti, mettendo a punto un protocollo di analisi per fotovoltaico anche da interni. La presenza di una figura professionale a ponte fra i partner del progetto faciliterà l’ottimizzazione in itinere delle varie componenti del dispositivo fotovoltaico e del metodo di analisi, nel conseguimento della destinazione d’uso individuata.

Firme e scritture d’artista a Pisa e in Toscana (XII-XIV secolo).

Il progetto ScriPTArt privilegia e approfondisce uno degli aspetti più trascurati nello studio della figura dell’artista medievale, ossia il suo rapporto con la scrittura. Prevede lo studio sistematico e integrato di tutte le manifestazioni di scrittura all’interno della produzione dei maggiori artisti attivi a Pisa e in Toscana tra XII e XIV secolo, seguendo un collaudato modello d’indagine che permetterà di gettare nuova luce su un ampio spettro di questioni di grande interesse, come le pratiche autografe degli artisti, l’organizzazione del lavoro nelle botteghe, la cronologia relativa delle opere. L’indagine si fonda sulla città di Pisa e sul territorio toscano, che si impongono come un osservatorio critico privilegiato per precocità, abbondanza e qualità del materiale, legato a nomi di artisti di primaria importanza, che in molti casi determinano i successivi sviluppi dell’arte italiana (Biduino, Nicola e Giovanni Pisano, Tino di Camaino, Simone Martini, Ambrogio Lorenzetti, Buonamico Buffalmacco). Tutte le iscrizioni individuate sui manufatti saranno censite, sottoposte a campagne fotografiche specializzate, trascritte, integrate filologicamente e graficamente, qualora siano in cattivo stato di conservazione, anche con l’ausilio delle moderne tecniche di indagine diagnostica non invasiva. Saranno quindi studiate in modo sistematico e comparato, con attenzione costante ai contesti storico-artistici in cui sono inserite. Il progetto prevede la modellazione di un database relazionale, attraverso il quale le risorse testuali e iconografiche acquisite saranno interrogabili secondo molteplici percorsi di ricerca, fruibili da tipologie differenziate di utenti. Il database offrirà anche la possibilità – limitatamente alla città di Pisa – di definire itinerari urbani virtuali flessibili secondo le aspettative dell’utente, che possono convertirsi in percorsi di visita reali. La finalità di questa attività è la restituzione, a vantaggio dell’utente odierno e secondo gradi diversi di fruibilità, della stessa esperienza di ricezione dei messaggi verbali in funzione della quale le epigrafi furono originariamente concepite e realizzate.

Tecnologie di preciSione per l’Ottimizzazione della gestione dei Sistemi VITivinicoli toscani nell’ambito della sostEnibilità ambientale e lotta al cambiamento climatico

L’innovazione è un processo fondamentale per accelerare il passaggio verso una agricoltura imperniata sia sulla redditività che sulla sostenibilità ambientale dei sistemi agricoli, attraverso la conservazione e rigenerazione delle risorse naturali, la fertilità del suolo e la biodiversità, fornendo servizi ambientali quali la mitigazione delle emissioni di CO2, la produzione di cibi sani, salutari e di elevata qualità. In quest’ottica, la ricerca prevista è volta allo studio e realizzazione di un sistema di monitoraggio per ottimizzare la gestione del vigneto nell’ottica di una viticoltura 4.0. Il progetto intende sviluppare una procedura che, tramite l’utilizzo innovativo di piattaforme per il monitoraggio da remoto della vigoria vegetativa del vigneto, permetta di stimare i processi di sviluppo e crescita della vite ad alta risoluzione spaziale e temporale. Specificamente, il progetto SOSVITE prevede la creazione di una piattaforma che integri i dati multispettrali provenienti da stazioni di monitoraggio prossimale (droni) con modelli matematici in grado di riprodurre in dettaglio lo sviluppo e la crescita della vite. I risultati di questo processo permetteranno di ottimizzare il processo decisionale finalizzato alla gestione sostenibile del vigneto attraverso il monitoraggio in tempo reale della crescita e sviluppo del vigneto e l’identificazione precoce della presenza di stress biotici (attacchi parassitari) ed abiotici (stress termici/idrici/carenze nutrizionali). Grazie alla combinazione dell’approccio modellistico con le informazioni di natura spaziale da drone, verranno individuate strategie di intervento puntuali (gruppi di piante anziché su intero vigneto) da applicarsi nel momento in cui la pianta ne ha un’effettiva necessità, riducendo quindi l’impatto ambientale causato dagli input chimici e massimizzando l’efficienza di assorbimento da parte delle piante.

Structural health monitoring di costruzioni storiche e infrastrutture

Il monitoraggio strutturale e lo studio degli effetti dinamici indotti sulle costruzioni dalle azioni di origine naturale e antropica (sismi, vento, traffico, macchinari, folle in movimento, etc.) sono di fondamentale importanza nel settore della protezione del patrimonio architettonico e della manutenzione delle infrastrutture. Questo studio è fortemente multidisciplinare, richiede competenze di ingegneria, geofisica e matematica, ed è basato sul monitoraggio delle vibrazioni delle costruzioni effettuato installando sulla struttura sensori che ne rilevano velocità, accelerazioni e parametri ambientali (temperatura, umidità, etc.). I dati raccolti nel corso del tempo sono elaborati, utilizzando opportune tecniche numeriche, ed analizzati per ottenere informazioni sulla salute strutturale della costruzione. Queste attività, che vanno sotto il nome di “structural health monitoring” (SHM), hanno assunto un’importanza fondamentale nella manutenzione e restauro delle costruzioni, nella prevenzione di dissesti, nella scelta di interventi di ripristino e rinforzo e nella valutazione della loro efficacia.
Il progetto STRENGTH approfondirà gli aspetti teorici e applicativi dello SHM, proporrà alcune soluzioni tecnologiche per la manutenzione predittiva di costruzioni e favorirà la formazione di una figura professionale qualificata che possa essere inserita anche in un contesto aziendale.
L’attività di ricerca sarà focalizzata sullo studio di metodi numerici per l’identificazione dinamica di costruzioni ed infrastrutture utilizzando i dati provenienti da sistemi di monitoraggio dinamico. Particolare attenzione sarà dedicata all’impiego di tecniche per l’elaborazione di dati rilevati da reti di sensori (accelerometri, etc.), all’analisi delle proprietà dinamiche delle costruzioni monitorate in funzione del tempo (modal tracking), allo studio della loro correlazione con i parametri ambientali (temperatura, umidità, direzione/velocità del vento) e alla individuazione di anomalie e danneggiamenti (damage detection). Non saranno tuttavia trascurati gli aspetti legati alle attività di carattere tecnico, quali l’acquisizione, il trasferimento, l’archiviazione, l’elaborazione e la fruizione di grandi quantità di dati, provenienti da monitoraggi continui a lungo termine.

Piattaforma spErimentale Per le tEcnologie quantistiche

L’INFN ha finanziato con oltre un milione di euro un progetto di ricerca bandiera (QUANTEP) volto ad acquisire competenze nel campo della fotonica integrata su Silicio e che in particolare prevede di utilizzare questa tecnologia per progettare, produrre, validare e caratterizzare un circuito ottico integrato, il Controlled NOT (C‐NOT), che costituisce il mattone fondamentale per lo sviluppo di algoritmi di quantum computing (QC). La fotonica su silicio è una delle tecnologie più promettenti nel panorama delle tecnologie fotoniche grazie al fatto che il silicio, comunemente utilizzato per lo sviluppo di circuiti integrati CMOS, è trasparente nella regione infrarossa, in particolare intorno a 1550 nm cioè la regione utilizzata nel mondo delle telecomunicazioni veloci. Per questo recentemente la ricerca in questo settore si è indirizzata verso l’uso delle consolidate tecniche per lo sviluppo di circuiti integrati elettronici per produrre circuiti integrati ottici o elettro‐ottici per integrare in uno spazio micrometrico i principali componenti ottici lineari (splitter, accoppiatori, interferometri, polarizzatori…). Grazie a questa tecnologia è quindi possibile integrare le funzioni di interi banchi ottici in millimetri quadrati di silicio, con risparmio volumetrico, economico e funzionale, in quanto si superano anche i problemi di instabilità dei sistemi ottici in aria. Tutti questi vantaggi sono di assoluto interesse anche per il mondo del QC in quanto è stato dimostrato che è possibile realizzare sistemi per QC tramite il solo uso di componenti ottici lineari [Knill et al, Nature volume 409, (2001) 46]. Infatti questo è oggi un attualissimo campo di ricerca che vede impegnati a livello mondiale sia prestigiosi centri di ricerca che numerose ditte private come Rigetti, Google e IBM determinate a diventare leader del settore. Il tessuto industriale Toscano ha da anni investito risorse importanti nel campo della fotonica, facendo della regione un punto di eccellenza a livello nazionale; ma la fotonica integrata è ancora relegata agli ambienti di ricerca, nonostante le notevoli prospettive di mercato. Gli scopi principali di questo progetto sono quindi di acquisire le necessarie competenze nella progettazione di fotonica integrata, applicare tali competenze allo sviluppo di circuiti per QC e trasferirle ad aziende toscane, ed in particolare ad una ditta giovane ed in espansione, facilitandone la crescita competitiva nei mercati nazionali ed internazionali.

Tecnologie Avanzate per la Propulsione Elettrica Spaziale (Advanced Technologies for Space Electric Propulsion)

Il progetto ha come oggetto la propulsione elettrica per impieghi nello spazio e vede la collaborazione dell’Università di Pisa tramite CISUP (Centro per la Integrazione della Strumentazione dell’Università di Pisa) e Aerospazio Tecnologie Srl. Ambedue le entità hanno una lunga e consolidata esperienza nella propulsione elettrica e collaborano in tale settore da alcuni anni. La propulsione elettrica sta avendo un notevolissimo sviluppo a livello mondiale con sempre più numerose applicazioni che impongono, accanto ai continui sforzi per aumentare le prestazioni e l’affidabilità dei propulsori, l’adozione di tecniche costruttive che velocizzino la realizzazione dei prototipi e permettano a breve termine la produzione di serie.
Il progetto si inserisce in questo contesto ed ha lo scopo di affrontare congiuntamente il problema dell’incremento della vita operativa dei motori e promuovere il trasferimento tecnologico dall’ente di ricerca all’industria nei processi di fast prototyping e produzione di serie attraverso la manifattura additiva ed altre tecniche che semplificano la realizzazione dei componenti o ne aumentano la vita operativa, quali la saldatura metallo-ceramica ed i rivestimenti (coating) superficiali. Il progetto si articola secondo due Obiettivi Operativi: OO1: Studio delle interazioni plasma-materiale; OO2: Tecniche innovative di manifattura per il fast prototyping. In OO1 è prevista una fase di test su un prototipo di propulsore elettrico presso l’azienda per la misura del rateo di erosione dei componenti esposti al plasma, seguita da una fase di analisi di campioni prelevati dagli stessi componenti utilizzando le attrezzature presso CISUP (microscopio elettronico, spettrometro di massa, ecc.). In OO2 è prevista l’acquisizione di competenze nella tecnologia di saldatura metallo/ceramica, una revisione approfondita del disegno dei componenti del motore, alla luce dei risultati acquisiti nell’ambito di OO1 e dei requisiti realizzativi imposti dall’adozione delle nuove tecniche di manifattura, la realizzazione dei componenti con le nuove tecniche di manifattura con le attrezzature disponibili presso l’Università di Pisa e l’esecuzione di test preliminari del nuovo motore presso Aerospazio Tecnologie. Il progetto ha una durata di 24 mesi e prevede l’attivazione di un assegno di ricerca. L’assegnista sarà coinvolto in tutte le attività previste con prolungati periodi presso l’azienda. Acquisirà competenze nell’ambito della progettazione dei propulsori elettrici, dell’uso di diagnostiche per l’analisi dei materiali, delle avanzate di manufacturing (additive manufacturing, saldatura metallo/ceramica, coating).

Supply CHain Evaluation with Model-based & data driven Approaches

Il Progetto SCHEMA (Supply CHain Evaluation with Model-based and data-driven Approaches) investigherà e sperimenterà metodi di analisi predittiva e prescrittiva basati sulla valutazione quantitativa e ottimizzazione di modelli stocastici di processi produttivi per fornire supporto alle decisioni nella pianificazione e gestione della filiera di produzione in un distretto manifatturiero.
Con questo obiettivo, SCHEMA intende perseguire in modo congiunto opportunità di formazione e avanzamento scientifico su temi di frontiera nella ricerca scientifica e ricaduta applicativa in un contesto di rilevante impatto economico e industriale. Nella prospettiva applicativa, SCHEMA realizzerà e sperimenterà servizi per previsione dei tempi di completamento di un processo produttivo in presenza di incertezza sul tempo di risposta dei subfornitori, ottimizzazione nella pianificazione della produzione e nell’assegnamento di subforniture, anche attraverso l’uso di una misura di reputazione dei subfornitori.
I metodi saranno dispiegati in forma di servizi di cloud computing per potere essere integrati in modo interoperabile con sistemi legacy di Enterprise Resource Planning correntemente in uso, e sperimentati su casi di studio reali di un distretto manifatturiero tessile. Nella prospettiva scientifica, ricerca e sperimentazione investiranno in particolare: metodi di Model Driven Engineering per derivare modelli quantitativi di processi produttivi a partire da artefatti documentali della pratica industriale e dalla loro rappresentazione in un metamodello strutturato; metodi di apprendimento automatico per la identificazione di parametri stocastici dei modelli dall’analisi di dati dell’esperienza; metodi di analisi composizionale capaci di combinare efficienza ed accuratezza nella valutazione quantitativa di sistemi concorrenti con attività di durata stocastica non-Markoviana; metodi di supporto alle decisioni attraverso ottimizzazione discreta e continua delle scelte in un modello di pianificazione. SCHEMA intende validare la tecnologia proposta nei livelli 4 e 5 di Technology Readiness Level (TRL) e conseguire badges di Repeatability, Reproducibility e Replicability di in una Artifact Review in accordo alle linee guida ACM.

Medicina di precisione in oncologia: analisi mutazionale di pazienti con tumori del colon-retto e del polmone dell’area Pistoiese

Nell’area di Pistoia e Pescia l’incidenza e la mortalità per tumori colorettali e polmonari presentano valori superiori rispetto a quelli della media regionale ed il trattamento di tali pazienti rappresenta pertanto un importante obiettivo della ricerca scientifica.
Negli ultimi anni è stato proposto l’uso di tecniche minimamente invasive che consentano di raccogliere materiale su cui condurre analisi genetiche, senza ricorrere a biopsie tissutali ripetute.
L’obiettivo complessivo dello studio è quello di valutare l’utilità della biopsia liquida come nuovo strumento diagnostico, che consentirebbe di ottenere risultati in tempi più rapidi rispetto alle analisi convenzionali e di monitorare i pazienti in corso di terapia, con vantaggi notevoli per i pazienti. Nello specifico, lo studio si propone di: 1) fornire una determinazione dello stato mutazionale (relativamente ai geni più frequentemente alterati quali KRAS, NRAS, BRAF, EGFR, ROS-1, ALK) nel sangue periferico e nei lavaggi bronco-alveolari di pazienti affetti da adenocarcinoma del colon-retto e del polmone; 2) Valutare la concordanza tra i risultati ottenuti dall’analisi della biopsia liquida ed i risultati ottenuti tramite metodiche standard sul tessuto tumorale; 3) effettuare il monitoraggio dei pazienti in corso di terapia al fine di rilevare precocemente l’eventuale comparsa di cloni resistenti al trattamento; 4) effettuare una valutazione metabolomica su campioni di sangue ed urine dei pazienti arruolati.
A tale scopo, il lavoro verrà effettuato tramite metodica BEAMing su plasma e RQ-PCR su plasma e cellule intere. Entrambe le metodiche sono caratterizzate da un’elevata sensibilità, affidabilità e riproducibilità.
L’analisi metabolomica verrà invece condotta tramite risonanza magnetica nucleare (NMR) caratterizzata da maggiore accuratezza e rapidità rispetto all’approccio con spettrometria di massa.

NEXT GENERATION PAPER & PACKAGING

Il progetto NEXT GENERATION PAPER & PACKAGING propone un’attività di ricerca che integra la sperimentazione in laboratorio con metodologie di virtual testing di tipo modellistico-numerico per individuare e caratterizzare soluzioni innovative per coating, biopolimeri, nanocellulosa o fibre alternative per packaging di nuova generazione a base di cellulosa. Le soluzioni saranno indagate nel loro complesso in modo tale da garantire riciclabilità, biodegradabilità e compostabilità di prodotti monouso e poliaccoppiati; individuare nuovi materiali e utilizzo di fibre alternative di origine non forestale per applicazioni nell’industria in sostituzione di materiali plastici e non solo; sviluppare coating che conferiscano proprietà barriera, garantendo una maggiore shelf-life dei prodotti e mantenendo al contempo le caratteristiche di riciclabilità; sviluppare tecnologie innovative di modellazione e simulazione dell’efficacia di coating e delle compatibilità tra materiali; eseguire Life Cycle Assessment delle soluzioni proposte. La ricerca è in linea con i driver principali dell’eco-progettazione e dell’eco-innovazione per il settore cartario e mira a rafforzare la competitività delle filiere locali toscane.

Patrimoni e Comunità in rete: progetto pilota per nuove pratiche culturali partecipative a Empoli

Il Progetto PA.CO.net nasce dalla convinzione che il patrimonio culturale possa essere un potente fattore di coesione e rigenerazione sociale, di benessere e welfare, di crescita culturale e sociale. Occorre però porre al centro quelle che la Convenzione di Faro del Consiglio d’Europa (2011, ratifica Italia 2020) definisce “comunità di eredità”, cioè “insiemi di persone che attribuiscono valore a degli aspetti specifici dell’eredità culturale, che desiderano, nell’ambito di un’azione pubblica, sostenere e trasmettere alle generazioni future”. Le comunità possono pertanto svolgere un ruolo attivo nel riconoscimento, sviluppo e condivisione dei valori dell’eredità culturale, divenendo elemento importante nella produzione di senso dei musei e del patrimonio e, quindi, nelle politiche urbane e culturali. Il Progetto sviluppa tale idea di base sul caso studio di Empoli, significativo per più motivi culturali e sociali, attraverso la sinergia di più soggetti (Università di Pisa, Comune di Empoli, Cooperativa PromoCultura, Consorzio Co&So Empoli, Associazione ICOM ITALIA) e l’integrazione di diverse conoscenze e competenze (storico-artistiche, museali, antropologiche, sociologiche, socio-educative). Suo obiettivo generale è la nascita di reti di relazioni tra il patrimonio culturale diffuso e i 6 musei di Empoli, in gran parte comunali (Museo Paleontologico, Museo della Collegiata di Sant’Andrea, Casa Pontormo, Museo del Vetro, Galleria di Arte Moderna e della Resistenza, Casa Ferruccio Busoni), intesi come strumenti di inclusione sociale e di welfare culturale, e le comunità e i pubblici della città, intesi come “comunità di eredità” co-costruttrici di valori condivisi del patrimonio. Tale obiettivo viene perseguito attraverso la progettazione di azioni, attività e pratiche culturali partecipative orientate al protagonismo civico e alla innovazione sociale, all’attivazione di processi collaborativi tra istituzioni, a una fruizione sostenibile del patrimonio rivolta prioritariamente ai “pubblici di prossimità”, al coinvolgimento dei cittadini nel sistema culturale, elemento di base per stimolare buone pratiche e per la riprogettazione urbana in chiave culturale. Il Progetto risponde a un bisogno sempre più caratterizzante le realtà museali e culturali, reso ancora più urgente dalla crisi epidemica che ha logorato le relazioni e la partecipazione. Intende quindi porsi come un modello flessibile di buone pratiche adattabile e replicabile in altri contesti.

Leonardo da Vinci architetto militare a Piombino: un progetto per la valorizzazione urbana delle fortificazioni rinascimentali della città

Il progetto ha come obiettivo la valorizzazione del sistema di architetture militari della città di Piombino, progettate all’inizio del ‘500 da Leonardo da Vinci. Il progetto si contraddistingue per la multidisciplinarità (l’argomento interessa i settori della storia, della rappresentazione e della progettazione dell’architettura) e si sviluppa in tre fasi operative.
Una prima fase prevede l’approfondimento delle fonti storico-documentarie, che porteranno ad una adeguata conoscenza della storia e dell’evoluzione delle architetture militari di Piombino, delle fonti bibliografiche ed iconografiche, che serviranno a inquadrare la figura di Leonardo da Vinci come architetto militare e ad approfondire il suo intervento a Piombino (documentato da una cospicua serie di disegni del codice di Madrid II).
Una seconda fase prevede, sulla base delle ricerche e dell’analisi di accurati rilievi architettonici digitali, di realizzare modelli 3D delle architetture militari che chiariscano le relative fasi evolutive, con particolare attenzione alla ricognizione dei progetti e delle realizzazioni effettuate da Leonardo da Vinci; la realizzazione di questi modelli sarà fondamentale per realizzare sistemi di fruizione digitale basati sull’utilizzo di piattaforme, online o App, che sfruttano le tecnologie di realtà virtuale o aumentata.
Una terza ed ultima fase mira nello specifico alle ricadute della ricerca per un progetto di riqualificazione urbana dell’intero sistema fortificato che circonda il centro storico di Piombino su basi culturali che prevede due differenti livelli di intervento ed approfondimento: uno a livello urbano, finalizzato alla realizzazione di un percorso culturale che metta a sistema i punti focali delle difese di Piombino e ne valorizzi la fruizione dei numerosi spazi mettendoli a sistema; un secondo più di dettaglio che preveda per ogni punto nodale del percorso interventi progettuali di riqualificazione ed accessibilità delle aree con allestimento museale volti a illustrare il complesso delle difese e delle relative fasi evolutive. Gli interventi saranno quindi finalizzati, oltre alla realizzazione di un percorso urbano arricchito da visualizzazioni di contenuti digitali a base culturale, alla definizione di linee guida programmatiche di implementazione del sistema museale dei principali complessi già musealizzati (fortezza e castello) gestiti dall’ Ente Parchi Val di Cornia. Un tema focale sarà il collegamento, previsto dal partenariato della presente ricerca, con il Museo Leonardiano di Vinci e a livello sia territoriale che internazionale con istituti di ricerca altamente qualificati per lo studio delle opere leonardiane, che costituiranno una speciale sezione sull’architettura militare di Leonardo andando a promuovere un sistema di rete fra musei che nel territorio toscano trattano le stesse tematiche.

La MAppa della RIgenerazione urbana su base culturale nel territorio LUcchese: problemi, risposte e prospettive

Il progetto intende studiare le esperienze di rigenerazione su base culturale di beni e spazi urbani In relazione al territorio lucchese, che ha operato, negli ultimi anni, come laboratorio di buone prassi che possono costituire un riferimento a livello regionale e nazionale. Obiettivo della ricerca è analizzare in che misura la collaborazione sul tema della rigenerazione urbana promossa dagli attori istituzionali, economici e del Terzo Settore che operano su un territorio, possa contribuire a migliorare la coesione sociale dello stesso. L’idea che muove Il progetto è che il governo del processi di rigenerazione urbana su base culturale possa assumere nell’immediato futuro, come ha dimostrato di poterlo fare negli ultimi anni, un’Importanza sempre maggiore per le amministrazioni territoriali (regionali e comunali), come parte di un generale percorso di ripensamento delle politiche di sviluppo delle città.
Il progetto realizzerà una mappatura delle esperienze di rigenerazione sviluppate nel territorio lucchese. La mappatura sarà la base per l’elaborazione di un sistema territorialmente adeguato di misurazione dell’impatto prodotto dallo strumentario a disposizione dei soggetti che partecipano ai processi rigenerativi. La prospettiva della ricerca sarà essenzialmente giuridica. La domanda di ricerca si focalizzerà, Infatti, sul ruolo del diritto in queste trasformazioni. In particolare, la domanda verrà affrontata in singoli segmenti, attraverso cui si proverà a rappresentare il senso della trasformazione in atto: la natura e la legittimazione dei soggetti coinvolti in questo processo; la natura giuridica del loro rapporti e, più in generale, delle regole che governano la rigenerazione e l’analisi degli strumenti e delle misure predisposte per Incentivarle. Nell’ambito dell’Istituto DIRPOLIS della Scuola Superiore Sant’Anna, Centro di ricerca Maria Eletta Martlni, all’avanguardia sul temi governance, diritto e Terzo Settore, il giovane assegnista di ricerca da reclutare condurrà una ricerca empirica su temi di pianificazione e gestione dei beni comuni territoriali collaborando attivamente con molteplici soggetti impegnati nella promozione e nell’attuazione di politiche e iniziative sodali e lavorando In stretta collaborazione con Fondazione Cassa di Risparmio di Lucca e FONDAZIONE COESIONE SOCIALE Onlus, che da anni operano per la promozione sociale del territorio lucchese.

Delivery mirato di “antagomiR” come terapia innovativa contro la trombo-infiammazione nella sindrone di Behçet

La sindrome di Behçet (SB) è una vasculite multisistemica immunomediata rara, associata spesso a manifestazioni vascolari di natura infiammatoria che la rendono un modello unico di trombosi infiammatoria non responsiva alla terapeutica anticoagulate tradizionale.
Recentemente, il nostro gruppo di ricerca ha identificato alcuni microRNA (miRNA) deregolati di cui 3 upregolati nei pazienti con SB rispetto alla popolazione generale. A livello endoteliale, tali miRNA sono coinvolti nei meccanismi di infiltrazione perivascolare leucocitaria, di stress ossidativo e nella modulazione di fattori della cascata coagulativa.
Sviluppare delle sequenze oligonucleotidiche capaci di legare selettivamente tali miRNA {antagomiR) a livello endoteliale, influenzandone l’attività come modulatori dell’espressione genica, può rappresentare una nuova frontiera nella terapia mirata delle complicanze vascolari associate alla SB.
Il presente progetto di ricerca si propone di sviluppare e di testare l’efficacia di una strategia terapeutica innovativa basata su antagomiR, inseriti in immunoliposomi ricoperti da frammenti anticorpali (Single Chain Variable Fragment ScFv e nanobodies VHx) diretti contro VCAMI1 (Vascular Cell Adhesion Molecule 1, molecola espressa selettivamente a livello dell’endotelio attivato in senso pro-infiammatorio). I diversi immunoliposomi prodotti fungeranno da carrier per specifici antagomiR, permettendo di veicolarli direttamente a livello endoteliale, garantendo un’inibizione mirata sito-specifica dei miRNA target.
L’attività terapeutica degli immunoliposomi verrà valutata in vitro, su colture di cellule endoteliali, e in vivo, su un modello murino di sindrome di Behçet. Tale studio, basandosi su risultati di epigenetica ottenuti in precedenza dal nostro gruppo, contribuirà all’ulteriore definizione della potenzialità di approcci omici come fonte di informazioni per lo studio della patogenesi della malattia e per il disegno di strategie terapeutiche innovative. Tali risultati saranno garantiti.

Integrazione dei principi di data FAIRness per favorire la trasferibilità delle applicazioni avanzate di AI alla Medicina

La recente rinnovata enfasi sull’utilizzo di tecniche di Intelligenza artificiale (AI), incluso il machine learning (ML) e il deep learning (DL), in innumerevoli campi della ricerca e della vita quotidiana, stimola l’interesse allo sviluppo e implementazione in ambito medico di strumenti innovativi basati su queste tecnologie. La realizzazione di tali strumenti richiede l’impiego di fonti ampie di dati (Big Data) per l’addestramento dei modelli. Nonostante diverse tecnologie permettano già oggi la gestione di una grossa varietà di dati biomedicali, la frammentazione di tutte queste informazioni e la necessità di soluzioni trasparenti, affidabili e sicure vede comunque l’enorme potenziale a disposizione ancora fortemente inespresso. In diversi ambiti della ricerca viene ormai richiesto che i dati siano FAIR, ossia: Findable, Accessible, Interoperable, Reusable. Questo aspetto è fondamentale anche per lo sviluppo e la validazione di metodi basati su AI in Medicina (AIM). Il progetto FAIR-AIM intende affrontare una serie di sfide relative all’applicazione di metodi di AI in ambito medico, sia attraverso lo studio di soluzioni alle problematiche tecnologiche sottostanti relative a reperibilità, accessibilità, interoperabilità sia mediante riusabilità dei dati, sia con lo sviluppo e l’integrazione di metodi di ML e DL all’avanguardia, quali Natural Language Processing (NLP) per analisi dei referti, analisi di Radiomica, ML e DL per la costruzione di modelli predittivi basati su dati di imaging. La collaborazione tra l’INFN, i cui ricercatori delle Sezioni di Pisa e Firenze sono esperti di analisi di big data in diversi ambiti della ricerca incluso quello biomedicale, e la ditta EBIT, che ha una consolidata esperienza nello sviluppo di soluzioni digitali nell’Information Technology (IT) per la sanità, ha una grande potenzialità di identificare soluzioni ottimali volte a migliorare i flussi di lavoro nella clinica, integrando strumenti basati su AI. Inoltre, la partecipazione al progetto di portatori di interesse quali la Azienda USL Toscana Nord Ovest, la Sezione di Radioterapia del Dip. di Scienze Biomediche Sperimentali e Cliniche “Mario Serio” dell’Università di Firenze, l’IRCCS Fondazione Stella Maris e la ditta Net7, garantiranno che il percorso di alta formazione degli assegnisti di ricerca integri fin dall’inizio il punto di vista di chi già lavora nel Sistema Sanitario Regionale oppure è parte della realtà industriale regionale.

Green economy, comportamenti sociali, economia circolare

Il progetto analizza le relazioni tra comportamenti ambientali di individui e imprese, negli ambiti della produzione e del consumo, i criteri che guidano le decisioni economiche e finanziarie, e gli effetti sulla sostenibilità, l’impatto ambientale, energetico e sull’economia circolare. Il progetto si sviluppa con una parte generale e una parte applicata. La prima prevede un approfondimento della conoscenza dei rapporti tra economia, risorse naturali, società e ambiente, e dell’economia circolare in tutti i suoi aspetti – risorse naturali, beni intermedi, processi produttivi, rifiuti, riciclo, etc. Prevede inoltre una rassegna degli studi esistenti su comportamenti ambientali e sociali e i loro effetti sulla sostenibilità, considerando le mobilitazioni sui temi ambientali, i comportamenti di consumo, le scelte produttive, energetiche e sull’economia circolare delle imprese. Tale lavoro si collega alle ricerche in corso presso la Scuola Normale Superiore sulle mobilitazioni sociali sui temi ambientali e prevede approfondimenti di analisi sui comportamenti delle imprese e sugli effetti sulla sostenibilità. La parte applicata, realizzata in stretta collaborazione con Banca Etica, prevede la realizzazione di un’indagine empirica su tali problemi rivolta agli individui e alle imprese che fanno parte della clientela di Banca Etica in Toscana e nel resto d’Italia, con la possibilità di estendere il campione ad altri soggetti. L’indagine sarà svolta attraverso questionari con informazioni quantitative e qualitative, integrate con approfondimenti sui comportamenti di governance aziendale, sociale e ambientale e con ulteriori informazioni desumibili da archivi pubblici o dal web. Per l’analisi dei dati raccolti verranno adottate metodologie di analisi statistica e modelli predittivi. Tra i temi al centro dell’analisi c’è la dimensione finanziaria: le risorse economiche necessarie per la sostenibilità energetica e la transizione verso l’economia circolare, le politiche del credito e le scelte d’investimento di imprese e individui, il ruolo che in questo può avere la finanza etica e sostenibile e i comportamenti individuali nell’utilizzo dello strumento finanziario. Sulla base dell’esperienza di ricerca sociale della Scuola Normale Superiore, saranno organizzati focus group con protagonisti di tali processi – rappresentanti di imprese, banche, consumatori, attivisti ambientali, policy makers, etc. – per far emergere domande e presentare i risultati del lavoro.

artIficial INtelligence Text Enrichment foR impROving biG dATa procEssing

Della enorme quantità di dati attualmente disponibile per un’organizzazione (impresa, ente ecc.) solo il 20% è rappresentato da dati strutturati, l’altro 80% è solitamente disponibile in forma di testo libero. Uno dei metodi per estrarre valore da questi dati è utilizzare tecniche di Text Mining con il fine di migliorare ricerca, elaborazione e analisi. Obiettivo del progetto INTERROGATE è definire un’architettura Big Data, basata su soluzioni open source, che consenta di applicare complessi modelli di Text Mining a grandi quantità di dati in modo scalabile. Tali modelli, basati sulle più avanzate tecniche di AI (deep learning), arricchiranno le risorse testuali con nuove informazioni strutturate, allo scopo di abilitare inedite e potenti funzionalità di ricerca, aggregazione ed analisi. Gli obiettivi operativi del progetto sono 2: (i) Progettazione e implementazione dell’Architettura Big Data; (ii) Studio e implementazione dei modelli di Text Mining. Nello specifico la portata innovativa del progetto, dal punto di vista scientifico e tecnologico, risiede sia nella implementazione di nuovi modelli di Authorship Attribution, Zero-Shot Learning e Named Entity Recognition & Disambiguation, sia nella sfida tecnologica rappresentata dal dover fare agire questi modelli con grandi volumi di dati (Big Data). A questo scopo, la piattaforma sarà sviluppata con standard aperti e componenti open source secondo uno schema modulare che permetta una facile evoluzione e adattamento a diversi scenari.
L’architettura sarà costituita da layer quali ingestion, processing, storage e presentation, ognuno indipendente, adattabile ed estendibile a seconda delle esigenze, seguendo il paradigma di sviluppo a microservizi e cloud-native.
I modelli saranno applicabili a una vasta gamma di scenari a garanzia di replicabilità della soluzione tecnologica proposta e dell’alto valore delle competenze offerte agli assegnisti che saranno reclutati per il progetto (maggior occupabilità).
I due assegnisti impegnati nello svolgimento di queste attività costituiranno un gruppo di lavoro con sufficiente autonomia e saranno coinvolti in un percorso formativo-lavorativo che prevede periodi di lavoro in azienda alternati a momenti di confronto e formazione di tipo accademico. Tra gli output del progetto sono previsti Report tecnici, Tool di tipo software e articoli scientifici a garanzia della qualità della ricerca, parte integrante del percorso formativo-lavorativo.

DIscriminazione e Valorizzazione di fonti Energetiche Rinnovabili con Tecniche Ottiche

Per affrontare le sfide poste dal cambiamento climatico, bisognerà diffondere l’utilizzo dei biocarburanti, come previsto dai trattati internazionali e, più in generale, ridurre l’utilizzo di derivati del petrolio anche per la produzione di materiali come le plastiche. È quindi necessario misurare con precisione la frazione bio rispetto a quella fossile in prodotti commerciali, come richiesto dalle leggi e dalla politica di lungo termine, come sottoscritto dai Paesi firmatari degli Accordi di Parigi del 2016. Per questa finalità, le analisi del contenuto di radiocarbonio (14C) sono ormai considerate le più affidabili e precise, per l’elevata selettività che consente di discriminare tra le sostanze di origine biologica, che contengono ancora tracce di 14C nelle proporzioni in cui è contenuto nella biosfera, e la frazione fossile, priva di 14C, che ha una emivita di circa 5700 anni (cioè la quantità contenuta di 14C si dimezza ogni 5700 anni) e quindi non è più presente nei combustibili fossili, con età di diversi milioni di anni. Ad oggi tali analisi sono effettuate, per la sensibilità estremamente elevata richiesta alla strumentazione, solo dai grandi acceleratori per spettrometria di massa (AMS) o con tecniche di scintillazione liquida (LSC), che ha però tempi molto lunghi di misura e significativi errori sistematici. Nel gruppo misto di ricerca CNR-INO / società spin-off ppqSense S.r.l. è stata recentemente dimostrata, per la prima volta al mondo, la possibilità di misurare la frazione bio rispetto a quella fossile utilizzando il metodo del 14C, attraverso la misura della concentrazione di anidride radiocarbonica, ottenuta dalla combustione di pochi milligrammi del campione da analizzare, con un sistema laser compatto e trasportabile, coperto da tre brevetti internazionali. La precisione ottenuta è simile alle migliori misure effettuate da AMS su tempi più brevi. In questo progetto si intende passare dalla prima dimostrazione effettuata allo sviluppo ulteriore della tecnologia, con un più elevato TRL che potrà consentire una commercializzazione su vasta scala, con un grande impatto non solo sulla Green Economy ma anche sui livelli occupazionali toscani in settori ad altissima tecnologia. La presenza di un assegnista favorirà il trasferimento di conoscenze con reciproco vantaggio per CNR-INO e ppqSense.

Scenari per la digitalizzazione della custodia dei territori montani

Il progetto si propone di individuare gli strumenti digitali che possono essere utilizzati per una gestione partecipativa del territorio, in particolare nell’area gestita dal Consorzio Toscana Nord. Gli obiettivi principali sono: (i) favorire e potenziare il modello di gestione partecipativa del territorio già esistente con l’uso di strumenti digitali tali da rendere più ricco lo scambio informativo fra utenti, operatori, gestore, e altri stakeholder; (ii) modellare e validare il processo corrente di gestione del territorio, per permettere una facile visualizzazione di un processo complesso e di individuare criticità e possibilità di miglioramento secondo metriche di interesse grazie a strumenti digitali; (iii) infine, di formare figure in grado di fornire da punto di contatto fra attori con competenze diverse, col fine di supportare un processo di digitalizzazione sostenibile per la custodia dei territori montani. Grazie al partenariato col Consorzio1 Toscana Nord, che si occupa della gestione del territorio nella parte nord della Toscana, la metodologia descritta nel progetto sarà applicata ad un caso reale, in moda da poter replicare l’esperienza in altri contesti simili. Le attività sono già in corso nell’ambito del progetto H2020 DESIRA (818194), in cui una prima ricognizione del processo di gestione del territorio è già stata effettuata in stretta collaborazione fra i partner di progetto, e sarà la base per il progetto di lavoro per l’assegnista. L’Università di Pisa e l’Istituto di Scienza e Tecnologie dell’Informazione, CNR, Pisa, collaborano su scenari di digitalizzazione in aree rurali, offrendo competenze socio-economiche e tecnologiche per strategie di digitalizzazione sostenibile; grazie alla collaborazione con SMEs, quali Amigo, e Narwhal and Ht&t, la fattibilità tecnica, economica, e tecnologica sarà valutata anche al fine di promuovere lo sviluppo e l’uso di soluzioni tecnologiche identificate come di interesse perché rispondenti a criteri partecipativi, di appropriatezza tecnologica, e compatibili con le differenti abilità digitali sul campo, nonché con gli strumenti digitali già in uso per la gestione del territorio. Il candidato si inserisce quindi all’interno di una collaborazione attiva fra soggetti con competenze diverse, e avrà la possibilità di acquisire competenze diverse per portare avanti processi di trasformazione digitale in modo sostenibile e appropriato al contesto di riferimento, fungendo da collante fra esigenze diverse.

Processi BIOlogici innovativi per il Recupero di Energia dai rifiuti dell’industria Conciaria

Obiettivo del progetto è il recupero di energia dalle matrici di scarto del settore conciario tramite un’integrazione del trattamento di acque e di rifiuti basata su processi biologici innovativi. I residui solidi e i fanghi di depurazione dell’industria conciaria, presentano un’elevata biodegradabilità in condizione anaerobiche e un elevato potenziale per la produzione di bioidrogeno e biometano; tuttavia, l’alto contenuto in proteine e solfati determina le seguenti problematiche: elevate concentrazioni di H2S nel biogas; difficoltà di trattamento a causa delle concentrazioni inibenti di NH4+ e di HS- nella fase liquida; problemi per il trattamento dei surnatanti, a causa dell’elevata concentrazione di azoto, la cui rimozione, se basata su tecnologie convenzionali, causa un consumo di energia considerevole. Per questi motivi, il progetto si propone di sfruttare la sinergia tra due processi innovativi di trattamento del biogas e del surnatante da una parte e la digestione anaerobica dall’altra, con l’obiettivo di ottimizzarla e di ridurre, l’onere del trattamento del biogas e del surnatante. La nuova soluzione proposta prevede di trattare il surnatante con il processo anammox, con notevoli risparmi energetici, e di rimuovere il solfuro dal biogas attraverso il processo di denitrificazione autotrofa, sfruttando il nitrato prodotto dalla stessa fase anammox. La possibilità di ricircolare parte del flusso trattato di biogas nel reattore verrà altresì valutata con l’obiettivo di facilitare il desorbimento del solfuro e dell’azoto ammoniacale, mitigare i fenomeni di inibizione e consentire la conduzione di un processo ad elevati carichi volumetrici. I test verranno condotti, in parte a scala pilota, in parte a scala banco e in parte in silico, presso il laboratorio congiunto Università-Impresa Cer2co, e verranno monitorati con un approccio interdisciplinare basato sulla combinazione di analisi dei parametri chimico-fisici e di tecniche di biologia molecolare. Il progetto presenta elementi di innovatività, tra cui l’applicazione di processi di denitrificazione autotrofa per il trattamento del biogas; le aziende coinvolte Consorzio Cuoiodepur (potenziale utilizzatore finale) e Italprogetti (fornitore di tecnologie del settore conciario e ambientale a livello globale) garantiscono l’accesso ai dati di numerosi casi studio ed una garanzia in termini di impatto del progetto.

Sviluppo di un COst maNagemenT MatuRity ModeL

L’obiettivo del progetto è sviluppare un modello di maturità che consenta un assessment dello stato dei sistemi di costing in uso e fornisca opportunità di miglioramento nella misurazione e nella gestione dei costi (cost management maturity model o CMMM), con particolare attenzione al costo del prodotto. Il progetto è rilevante sia scientificamente sia per le ricadute sulla pratica. Dal punto di vista della ricerca scientifica il progetto darà un contributo in un campo ancora inesplorato (il modello di maturità nel cost management), infatti mentre il concetto di maturity model è stato ampiamente applicato e studiato nel campo della misurazione delle performance, vi sono pochi studi che applicano il modello di maturità nei sistemi di costing e nelle analisi della relazione costi /valore. Non sono inoltre disponibili evidenze sulla scalabilità del modello in relazione alla dimensione aziendale e la sua applicazione intra e interorganizzativa. Il progetto è rilevante anche per le pratiche manageriali e avrà un impatto potenziale sia sulle aziende partner sia sul sistema regionale. Le aziende partner e la loro filiera beneficeranno delle opportunità di crescita e di formazione permesse dalla partecipazione allo sviluppo del modello, ponendo le basi per un conseguente miglioramento delle loro performance che a sua volta avrà ricadute positive anche sull’occupazione. Il sistema regionale beneficerà dell’aumento di capacità competitiva delle aziende regionali, attraverso la diffusione del modello tramite workshop, attività formative e reportistica/articoli. La sua diffusione potrà contribuire ad aumentare la cultura manageriale nell’intera filiera, in particolare il modello, date le sue caratteristiche, sarà utile per le piccole e medie imprese che, di solito, non dispongono di sistemi di costing con un adeguato livello di sofisticazione. Il metodo seguito sarà di tipo interventista: le competenze e le conoscenze teoriche dei ricercatori e la conoscenza delle pratiche manageriali propria delle aziende saranno integrate per identificare le problematiche, affrontare il problema proposto e studiare soluzioni applicabili nella pratica. (Lukka, 2000; Jansen, 2018; Baard e Dumay, 2020; Suomala et al., 2014).

Un’analisi empirica delle relazioni fra Data-Driven Innovation e performance di impresa a livello regionale

A partire dalla “rivoluzione Internet e ICT” degli anni ‘90, per arrivare fino al più recente avvento delle “tecnologie abilitanti” di Industria4.0, è invalso e di uso ormai comune il riferimento ad un generico processo di digitalizzazione dell’economia e della società, per descrivere e concettualizzare introduzione, sviluppo, adozione e diffusione di molteplici tecnologie in realtà fra loro molto diverse. Questo progetto pone l’accento su di una più specifica nozione di digitalizzazione, che mette al centro il concetto di “Data-Driven Innovation” (DDI nel seguito). La più recente fase di digitalizzazione, infatti, si caratterizza per la centralità di nuove tecnologie e nuove pratiche – le DDI appunto – non più di tipo hardware come in passato, ma basate su algoritmi e/o altre soluzioni che hanno come caratteristica principale di consentire di elaborare e sfruttare ai fini decisionali l’enorme quantità di dati digitalizzati oggi a disposizione. Obiettivo generale del progetto è studiare questo cambiamento di paradigma verso le DDI ed i suoi effetti sulle dinamiche industriali, con particolare enfasi sulle eterogeneità esistenti a livello regionale. Tale obiettivo si sostanzia in due linee di ricerca:
1) Individuare le tecnologie DDI e studiare il loro sviluppo attraverso l’analisi del contenuto dei brevetti esistenti a livello mondiale, anche in relazione alle tecnologie solitamente classificate come “tecnologie Industria4.0”
2) Confrontare le performance di crescita e competitività delle imprese a diverso titolo coinvolte nelle DDI (innovatori vs. utilizzatori) e individuate nell’obiettivo (1), anche rispetto ad imprese che operano al di fuori della traiettoria tecnologica delle DDI
Mentre lo studio della traiettoria tecnologica delle DDI ha un taglio globale, vista la natura globale di tali dinamiche, il progetto si concentra sul posizionamento del sistema Italia nei processi di DDI, individuando punti di forza e di debolezza a livello regionale, con particolare riguardo alla regione Toscana. Il coinvolgimento di ARTES 4.0 ed i suoi partner industriali è un elemento chiave per la riuscita del progetto. Oltre all’accesso ad alcuni dati centrali per le analisi (dataset brevettuale ORBIS-IP), le competenze presenti nel consorzio saranno fondamentali per validare le analisi statistiche basate sui brevetti e l’individuazione degli attori coinvolti nei processi di DDI.

Algoritmi di Intelligenza Artificiale per la Moda tra Cultura e Impresa 4.0

Il sistema Moda in Toscana dà lavoro a circa 130 mila persone: 115 mila nei settori della moda in senso stretto (tessile, abbigliamento, conceria, calzature, pelletteria, gioielleria), 1800 nella produzione di macchine e 12.800 nel terziario (commercio all’ingrosso e intermediazione). Ma la Moda non è solo produzione industriale e vendita al dettaglio, ma è anche arte, storia e cultura. A Firenze, all’interno di Palazzo Pitti, si trova l’unico vero museo di storia della moda nel nostro paese: il “Museo della Moda e del Costume”. Così come il “Museo Gucci”: quasi duemila metri quadrati che ripercorrono la vita della casa di moda fiorentina attraverso le sue creazioni più famose. Sempre a Firenze, il “Museo Salvatore Ferragamo” dedicato alla storia del calzolaio e stilista e alla maison da lui fondata risulta un connubio unico al mondo tra moda, arte e design. Il Museo del Tessuto a Prato è l’omaggio alla grande tradizione tessile della città toscana, lunga oltre 800 anni. A San Giuliano Terme la Fondazione Cerratelli mette in mostra dentro Villa Roncioni una delle più storiche e strabilianti collezioni di costumi teatrali e cinematografici, con 30mila abiti che ripercorrono la storia del costume di scena in Italia.
Tuttavia, lo sviluppo di una naturale e progressiva digitalizzazione dei servizi culturali offerti, nell’ottica di abbattere i costi di gestione ed ampliare la loro platea di fruizione, ha reso esplicita la necessita di soluzioni tecnologiche all’avanguardia per l’automazione di processi, come la catalogazione automatica di prodotti multimediali e la raccomandazione personalizzata degli stessi.
Parallelamente, l’industria della moda ha assistito a un cambiamento significativo nell’ultimo decennio a causa di una crescita quasi esponenziale nella vendita al dettaglio online e nell’e-commerce. Anche in questo ambito, uno dei principali catalizzatori di tale cambiamento è un investimento significativo nella digitalizzazione e nell’automazione dei processi industriali. Al fine di digitalizzare la catena di fornitura, ottimizzare le operazioni di merchandising e aumentare il coinvolgimento degli utenti e la conversione delle vendite, l’etichettatura automatica dei prodotti e le raccomandazioni personalizzate tramite algoritmi di apprendimento automatico sono risultate una caratteristica fondamentale.
In questo progetto, miriamo a proporre algoritmi innovativi di Intelligenza Artificiale (IA) efficaci e scalabili per l’etichettatura automatica dei contenuti e migliorare la loro interoperabilità con un sistema di IA più ampio per raccomandazioni multimodali e rendere la gestione delle informazioni sui contenuti automatizzata e arricchita. Infatti, l’etichettatura automatizzata dei contenuti e la previsione dei gusti degli utenti consentono alle piattaforme e servizi culturali di massimizzare il tempo di fruizione del servizio da parte dei propri utenti, mentre a rivenditori e produttori di ottenere processi di gestione del ciclo di vita del prodotto coerenti e incentrati sul cliente dall’ideazione alla produzione.

Sviluppo di nuovi cocristalli in ambito farmaceutico

Il progetto API@Cocristalli che vede coinvolti il gruppo di Chimica Strutturale e Proprietà Molecolari del Dip. di Ingegneria Industriale dell’Università di Firenze (DIEF) e Lusochimica SpA si colloca nell’ambito applicativo 4, Salute e Scienze della vita, ed ha come obiettivo lo sviluppo di nuovi cocristalli farmaceutici. I cocristalli sono “solidi cristallini costituiti da 2 o più composti differenti (coformeri) in forma molecolare e/o ionica, generalmente in rapporti stechiometrici definiti, che non sono né solvati né semplici sali”. Se almeno uno dei due coformeri è un API (Active Pharmaceutical Ingredients) e l’altro è un composto classificato come GRAS (Generally Recognized as Safe) si ha un cocristallo farmaceutico. Recentemente, l’interesse nei confronti dei cocristalli farmaceutici è cresciuto enormemente sia in campo accademico che industriale, la cocristallizzazione si sta rivelando infatti una strategia interessante per modificare, migliorandole, alcune caratteristiche di un API senza modificarne l’attività farmacologica e quindi per superare alcune criticità che ne compromettono lo sviluppo farmaceutico (scarsa solubilità, tendenza ad amorfizzare, problemi di formulazione, ecc.). In particolare, il progetto riguarderà API appartenenti alle classi degli antianginosi (calcio antagonisti, β-bloccanti e ranolazina), degli ipoglicemizzanti e dei broncodilatatori o loro intermedi di sintesi. Il progetto si articola in 5 fasi (progettazione e screening dei cocristalli; sintesi dei cocristalli; caratterizzazione strutturale; valutazione delle proprietà biofarmaceutiche; studio delle correlazioni struttura-proprietà) che verranno reiterate per ottenere in ultimo una libreria di nuovi cocristalli farmaceutici che Lusochimica potrà, in seguito, indirizzare a studi successivi in vista di un eventuale sviluppo farmaceutico. L’altro obiettivo del progetto è la formazione di un giovane ricercatore in termini di competenze tecnico-scientifiche e soft skills finalizzata al suo inserimento nel mercato del lavoro o nella ricerca accademica. Per questo l’assegnista sarà coinvolto in tutte le fasi del progetto, partecipando attivamente al conseguimento degli obiettivi operativi, prendendo parte attiva alla decisioni/strategie adottate durante lo svolgimento del progetto (anche per l’eventuale risoluzione di problemi), interfacciandosi con i ricercatori DIEF e Lusochimica in contesti lavorativi diversi (accademia ed impresa).

Memorie dell’Attività italiana di Ricerca e Innovazione agricola in ambiente tropicale. Recupero e valorizzazione delle collezioni fotografiche SToriche dell’AgEnzia italiana per la coOperazione allo sviluppo.

Il progetto proposto intende perseguire azioni di censimento, tutela e valorizzazione delle collezioni fotografiche storiche dell’Agenzia Italiana per la Cooperazione allo Sviluppo, sede fiorentina (in seguito AICS).
Le azioni previste consentiranno la conservazione e promuoveranno la conoscenza di un patrimonio di eccezionale valore per la quantità e la natura dei pezzi conservati, per lo stretto legame della raccolta con il contesto culturale e scientifico della Firenze del primo Novecento, per la rilevanza dei documenti, come base conoscitiva, in azioni di cooperazione internazionale. Si prevede la risistemazione complessiva delle collezioni dal punto di vista fisico, la digitalizzazione dei documenti e la predisposizione di strumenti per la ricerca e la consultazione, che adottino procedure standard per la catalogazione e la metadatazione, così da consentire una piena fruizione del patrimonio e un’agevole integrazione in archivi regionali, nazionali e internazionali. In linea con l’orientamento condiviso a livello internazionale circa la gestione e condivisione dei dati scientifici, il progetto intende realizzare uno strumento informatico FAIR, dove le informazioni siano Findable (reperibili), Accessible (accessibili), Interoperable (interoperabili) e Reusable (riutilizzabili). Lo strumento che si propone di realizzare, in linea con la specifica declinazione del tema prescelto, potrà consentire lo studio sistematico dei documenti, la valutazione degli interventi necessari alla tutela del bene (inclusa l’indicazione della necessità di restauro) e la fruizione delle collezioni. Al fine di migliorare i servizi offerti dalla piattaforma di consultazione sarà, inoltre, integrato un sistema di raccomandazione in grado di generare statistiche che consentiranno di orientare le implementazioni future e consentire un’ancora più efficace integrazione tra le esigenze delle istituzioni culturali e quelle dell’Agenzia.

Archivio Digitale Aumentato Bianchi Bandinelli. Gestione, fruizione e valorizzazione del fondo fotografico Bianchi Bandinelli nell’Archivio di Stato di Siena

Ranuccio Bianchi Bandinelli (Siena 1900 – Roma 1975) è figura di spicco della cultura e archeologia italiane del Novecento. La sua attività di archeologo, studioso e politico si riflette nei ricchi fondi conservati nell’Archivio di Stato di Siena (fondo archivistico personale), nella Biblioteca Umanistica universitaria (biblioteca personale di RBB, da cui ebbe origine la stessa Biblioteca Umanistica) e dell’Associazione culturale La Quercia (scritti, atti e documenti vari). La Fondazione Monte dei Paschi di Siena è proprietaria del fondo archivistico personale di RBB, depositato dal 2011 presso l’Archivio di Stato di Siena e dichiarato di notevole interesse storico dalla Soprintendenza Archivistica per la Toscana nel 2001. Nel fondo si trovano 6000 fotografie, che rappresentano soggetti privati e archeologici: manufatti di età classica, monumenti danneggiati dalla guerra e siti archeologici, solo in parte edite. La loro fruibilità è limitata dalla mancanza di un inventario e schedatura di dettaglio, strumenti essenziali ai fini della conservazione e valorizzazione, per cui devono essere applicate soluzioni tecnologiche per assolvere pienamente a tali compiti. Il progetto ADABB nasce dall’idea di digitalizzare il fondo, provvedere alla sua conservazione e alla sua valorizzazione tramite il web. ADABB è promosso dal Dipartimento di Scienze Storiche e Beni Culturali di Siena (docenti del settore archivistico e archeologico e Biblioteca Umanistica). Gli altri cinque partner coinvolti, oltre all’Archivio di Stato di Siena, comprendono l’Associazione culturale La Quercia, Vernice progetti culturali s.r.l., la Fondazione Musei Senesi e, quale partner eventuale, la Fondazione Monte dei Paschi di Siena. Secondo la specifica tematica indicata dalla Regione Toscana su “Conservazione e valorizzazione di archivi fotografici”, tramite i partner si intende sviluppare un’integrazione fra archivi fotografici e istituzioni culturali pubbliche e private gravitanti sul territorio senese in cui operò Bianchi Bandinelli. ADABB vuole essere anche un esempio di gestione web-based di un importante fondo archivistico personale, inteso come patrimonio culturale comune e condiviso, perciò aumentato e arricchito tramite il web. Con questi scopi, oltre a digitalizzare e schedare il fondo, si costruiranno un database online, un web-GIS e si progetterà un portale per la condivisione dei dati dei fondi archivistici su RBB presenti a Siena, integrato con collegamenti alla rete museale.

Smart Industry

Il dottorato SMART INDUSTRY è incentrato sul paradigma Industria 4.0 (I4.0). Il dottorato avrà iniziative di formazione e ricerca nelle 9 tecnologie interdisciplinari abilitanti di I4.0 (Advanced Manufacturing; Additive Manufacturing; Augmented Reality; Simulation; Horizontal/Vertical Integration; Industrial Internet; Cloud; Cybersecurity; Big Data & Analytics) con l’obiettivo di formare giovani ricercatori capaci di investigare e sperimentare processi e sistemi industriali innovativi che traggano competitività dall’integrazione di componenti e metodi avanzati di trattamento dell’informazione. Dalle radici culturali dell’ingegneria industriale e dell’informazione si avranno opportunità di cross-fertilizzazione e di ricerca che avranno valore sia attraverso la loro integrazione sia in autonomia. Il dottorato è proposto congiuntamente dagli Atenei di Firenze, Pisa e Siena in sinergia con le iniziative di ricerca industriale già in atto sul territorio toscano. Verrà promossa una forte collaborazione di ricerca con il settore industriale in cui lo sviluppo del paradigma I4.0 potrà innovare porzioni del processo produttivo o intere filiere e abilitare nuovi prodotti, servizi, modelli di business. La metodologia consisterà in: un’offerta formativa che crei la base di partenza scientifica e metodologica; una specializzazione individuale in ambiti con adeguata profondità scientifica e di ricerca; una aggregazione degli ambiti sugli obiettivi I4.0.