Safety e radar: rilevamento anomalie, cadute e scenari critici con AI

Contesto e ruolo nel progetto

Il WP4 estende l’impianto tecnologico di VitalSpace al dominio safety: uso di segnali radar per monitorare presenza, movimenti anomali e situazioni critiche (ad esempio cadute) in ambienti confinati, integrando tali segnali in pipeline AI e meccanismi di allerta. Il WP4 è sinergico con WP2 (motore/pipeline) e WP3 (basi radar e algoritmi di tracking).

Obiettivi tecnici

• Definire requisiti funzionali e tecnici per raccolta ed elaborazione dati radar orientati a safety
• Supportare l’integrazione di modelli e logiche di predizione/riconoscimento pattern (real-time e batch)
• Garantire interoperabilità con piattaforma e moduli applicativi, favorendo scalabilità e industrializzazione
• Gestire requisiti di latenza, affidabilità e privacy (dati non invasivi, controllo accessi, governance)

Architettura: MindsDB e orchestrazione

In continuità con WP2, il WP4 contribuisce alla realizzazione di un motore ML operativo:

• Gestione training/predizione/re-training tramite MindsDB
• Orchestrazione con VS-Orchestrator (cronjob e gestione template/predittori)
• Persistenza e auditabilità tramite MongoDB
• API di integrazione per rendere le funzionalità utilizzabili dalla piattaforma e dai moduli di presentazione/alerting

Valore applicativo e integrazione

Nel dominio safety, l’approccio consente di riconoscere pattern anomali dai segnali radar, attivare notifiche tempestive e integrare risultati e stati in dashboard e workflow operativi della piattaforma, con tracciabilità end-to-end e configurabilità delle regole.

Criticità affrontate

• Adattamento e standardizzazione dei modelli e dei flussi dati in pipeline industriali
• Gestione della latenza e sincronizzazione tra componenti
• Requisiti di privacy e conformità (GDPR), minimizzazione e protezione dei dati