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Ricerca e sviluppo

La capacità di innovare è una caratteristica fondamentale per Prodigys. Per questo l’azienda si è dotata di un dinamico reparto Ricerca & Sviluppo che opera in modo autonomo e spesso in collaborazione con Università, Enti di Ricerca o Imprese, grazie anche al finanziamento dei fondi europei.
Innovazione

Innovazione

Essere un'azienda all'avanguardia nell'innovazione comporta un costante incremento negli investimenti destinati alla Ricerca & Sviluppo (R&D). Questo impegno è volto a preservare elevatissimi standard di competenza tecnologica sia a livello nazionale che internazionale. È proprio attraverso queste iniziative che siamo riusciti a plasmare un servizio d'eccellenza, dando vita a tecnologie ICT all'ultimo grido.

Progetti finanziati

I progetti finanziati di ricerca e sviluppo rappresentano un’opportunità strategica per promuovere l’innovazione e la crescita economica. Attraverso il sostegno a iniziative scientifiche e tecnologiche, questi progetti mirano a creare soluzioni innovative in risposta alle sfide globali. Essi favoriscono la collaborazione tra imprese, università e istituti di ricerca, contribuendo a rafforzare la competitività e la sostenibilità nei settori chiave.


Piattaforma integrata per il monitoraggio del benessere tramite intelligenza artificiale e analisi video (MindMove)

Descrizione:

MindMove nasce dalla collaborazione tra un team industriale e il gruppo di bioingegneria dell’Università di Trieste con l’obiettivo di trasformare l’allenamento fisico in un’esperienza guidata e personalizzata attraverso l’uso di intelligenza artificiale, computer vision e machine learning. Grazie a un’app mobile intuitiva, ogni sessione di esercizi viene ripresa e analizzata in tempo reale, convertendo i dati video in metriche di performance e segnali di potenziale rischio di infortunio. In modalità Clinica, i pazienti con patologie croniche possono beneficiare di un monitoraggio accurato e di feedback calibrati sulle loro necessità terapeutiche, mentre in modalità Wellness/Fitness gli appassionati possono ottimizzare la tecnica e migliorare le proprie prestazioni. Tutte le informazioni raccolte confluiscono in un’infrastruttura cloud conforme al GDPR, dove sofisticati algoritmi individuano correlazioni tra esercizio fisico e risultati clinici o atletici. Una dashboard dedicata permette a medici, fisioterapisti e coach di visualizzare in modo approfondito l’andamento degli utenti, intervenendo con suggerimenti personalizzati quando necessario. In questo modo MindMove offre una soluzione scalabile e scientificamente fondata, capace di coniugare prevenzione, riabilitazione e potenziamento delle performance, promuovendo il benessere in ogni fase del percorso di attività fisica..

Spesa ammessa: 288.047,84€.

Contributo concesso: 200.000,00€.

Finalità del progetto:
La finalità principale di MindMove è colmare il divario esistente tra le soluzioni digitali per il fitness e quelle cliniche, offrendo un unico strumento in grado di accompagnare l’utente lungo l’intero percorso di salute e performance. Da un lato, il progetto si propone di supportare in modo efficace la prevenzione e la gestione delle patologie croniche, restituendo ai medici e ai fisioterapisti dati oggettivi e costanti sull’andamento terapeutico dei pazienti. Dall’altro, punta a coinvolgere e motivare le persone sane, trasformando l’attività quotidiana in un’esperienza coinvolgente e sicura, capace di ridurre il rischio di infortuni e di migliorare progressivamente le capacità atletiche..


Applicazione per il monitoring e il tracciamento attivo e correttivo tramite intelligenza Artificiale della malattia epatica steatotica associata a disfunzione metabolica (AIMASLD)

Descrizione:

La Metabolic Dysfunction-Associated Steatotic Liver Disease (MASLD) è una malattia epatica caratterizzata dall'accumulo di grasso nel fegato, che non è legato all'alcol. La sua prevalenza è in aumento, soprattutto nei paesi industrializzati, ed è strettamente associata a condizioni come la sindrome metabolica, obesità, diabete di tipo 2 e dislipidemia. La MASLD può evolvere da una semplice steatosi epatica a forme più gravi come la steatoepatite non alcolica (NASH), fibrosi e cirrosi. La diagnosi precoce è difficile, poiché i sintomi compaiono tardi. La malattia è trattabile nelle fasi iniziali attraverso modifiche dello stile di vita, ma la gestione a lungo termine è complessa. Attualmente, le linee guida si concentrano principalmente su dieta e attività fisica. L'approccio proposto prevede lo sviluppo di un'app mHealth avanzata, integrata con AI, per supportare i pazienti nella gestione della MASLD. L'app potrà analizzare i dati, generare piani di trattamento personalizzati, e coinvolgere gli utenti attraverso gamification e supporto sociale. Questo modello human-in-the-loop consentirà una cura più precisa e mirata.

Spesa ammessa: 287.487,10€.

Contributo concesso: 200.000,00€.

Finalità del progetto:
Il progetto punta a sviluppare un Digital Twin, un modello virtuale del paziente, per migliorare la medicina personalizzata e la ricerca. L'obiettivo finale è creare una soluzione scalabile, sicura, e user-friendly che migliori i risultati di salute dei pazienti con MASLD e offra un supporto concreto nella prevenzione e nel trattamento non farmacologico delle malattie epatiche.
Risultati attesi:
I risultati attesi includono il miglioramento dell'aderenza dei pazienti a regimi terapeutici personalizzati, l'ottimizzazione del monitoraggio continuo della MASLD tramite tecnologie avanzate e l'integrazione dell'intelligenza artificiale per la predizione della progressione della malattia. Si prevede inoltre di ottenere un impatto positivo sulla salute dei pazienti, con un miglioramento nella gestione e prevenzione della malattia epatica. Il progetto mira anche a sviluppare un'app scalabile, sicura e user-friendly per un ampio numero di utenti.


Sviluppo di una Piattaforma Innovativa per la gestione scolastica Intelligente (K-EDU AI)

Descrizione:

Il progetto K-EDU AI mira all’implementazione evolutiva di un software di gestione scolastica attraverso l'integrazione di tecnologie innovative avanzate e automazione per ottimizzare il processo scolastico per migliorare l'esperienza educativa.

Spesa ammessa: 213.948,00€.

Contributo concesso: 149.763,60€.

di cui UE: 59.905,44€.

Finalità del progetto:
Il progetto mira all’evoluzione della piattaforma K-EDU, un software di gestione scolastica avanzato, attraverso l’integrazione di tecnologie di Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Business Intelligence. L’obiettivo è ottimizzare i processi amministrativi scolastici, migliorare l’esperienza educativa e fornire strumenti innovativi a docenti, studenti e personale scolastico. La soluzione proposta intende rendere il sistema scolastico più efficiente, personalizzato e adattabile alle esigenze moderne.
Risultati attesi:
I risultati attesi includono la validazione della piattaforma K-EDU in ambiente scolastico reale, con l’implementazione di funzionalità avanzate basate su AI e ML. Questi includono l’automazione amministrativa, l’ottimizzazione delle risorse, il monitoraggio delle performance degli studenti e il miglioramento della comunicazione tra scuola e famiglie. Il progetto garantirà una gestione più efficiente delle attività scolastiche, migliorando la qualità dell’apprendimento e riducendo i carichi amministrativi.

Porfes

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Nuove frontiere di ricerca su dispositivi Point Of Care attraverso l'integrazione con Reti Neurali

Descrizione:

Il progetto ha l'obiettivo di studiare delle soluzioni tecnologiche innovative nell’ambito della salute in ottica one health per garantire percorsi di diagnosi e cura sempre più veloci e affidabili

Spesa ammessa: 328.070,00€.

Contributo concesso: 190.358,50€.

di cui UE: 76.143,40€.

Finalità del progetto:
Nell’ambito del progetto congiunto PROODIGYS studierà ed implementerà l’Intelligenza Artificiale ed il sistema di addestramento della stessa per diverse applicazioni.
Risultati attesi:
Verranno prodotti tre modelli di depp-learning in grado di effettuare predizioni/classificazioni su samples esterni ai dati utilizzati per l’addestramento degli stessi, inoltre saranno risolte le problematiche relative al CMOS.

Porfes

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VineWise

Descrizione:

Il progetto ha l'obiettivo di sviluppare un sistema di intelligenza artificiale basato su algoritmi di riconoscimento dell’immagine delle barbatelle in vivaio.

Spesa ammessa: 288.332,00€.
Contributo concesso: 144.166,00€.
di cui UE: 57.666,40€.
Finalità del progetto:
Lo scopo del progetto congiunto con i Vivai Cooperativi di Rauscedo è sviluppare un sistema di intelligenza artificiale basato su algoritmi di riconoscimento dell’immagine delle barbatelle in vivaio che renda possibile automatizzare l'identificazione di possibili inquinamenti varietali e che a completamento del progetto consenta di ottenere un’ IA sufficientemente robusta, grazie ad un processo di elaborazione protocolli e test in campo tale per cui sia reso possibile identificare in campo a mezzo di utilizzo di strumenti digitali (smartphone) la presenza di inquinamenti varietali
Risultati attesi:
Sviluppo di un sistema IA robusto capace di rilevare la presenza di inquinamenti varietali mediante l’analisi ed il processamento di immagini

Porfes

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Sviluppo processi produttivi utili a sviluppare una nuova linea di produzione aziendale dedicata al settore Smart Health

Descrizione:

L’obiettivo che Prodigys intende perseguire con questo progetto è finalizzato all’ampliamento e potenziamento dell’impresa, e consiste nell’innovazione del processo produttivo. Il nuovo processo produttivo permetterà all’ azienda di produrre una nuova piattaforma AgrEGG disponibile su tecnologia High Performance Computing, al fine di erogare servizi sia al settore Smart Health (ideazione e produzione device) sia alla ricerca medica e/o da laboratorio di microbiologia e in generale servizi tipici non solo di engine combinatori (Machine Learning) ma di reti neurali in grado di erogare Intelligenza Artificiale tramite moduli fruibili a elevate velocità di risposta non praticabili in ambienti locali (on premises).

Importo concesso: 109.692,57€.

Obiettivi:
  • Creazione di una nuova piattaforma AgrEGG;
  • Automazione test per produzione su larga scala, riducendo i costi e tempi di produzione;
  • Scalabilità e flessibilità della produzione.
Risultati:
  • Miglioramento ed efficientamento della produzione;
  • Piattaforma AgrEGG operativa, ampliata al fine di supportare esigenze aziendali dell’industria 4.0;
  • Incremento della produzione e aumento della quota di mercato.

Porfes

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