{"id":8528,"date":"2025-07-04T09:23:23","date_gmt":"2025-07-04T07:23:23","guid":{"rendered":"https:\/\/antaresvisiongroup.com\/lifescience\/?p=8528"},"modified":"2025-11-10T09:33:55","modified_gmt":"2025-11-10T08:33:55","slug":"antares-vision-group-presenta-ai-go-lintelligenza-artificiale-che-rivoluziona-i-controlli-di-ispezione-visiva","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/antaresvisiongroup.com\/lifescience\/it\/2025\/07\/04\/antares-vision-group-presenta-ai-go-lintelligenza-artificiale-che-rivoluziona-i-controlli-di-ispezione-visiva\/","title":{"rendered":"ANTARES VISION GROUP PRESENTA AI-GO, L\u2019INTELLIGENZA ARTIFICIALE CHE RIVOLUZIONA I CONTROLLI DI ISPEZIONE VISIVA"},"content":{"rendered":"\n

Una risposta concreta alla crescente domanda di processi pi\u00f9 rapidi, accurati e adattabili, per migliorare qualit\u00e0, efficienza e competitivit\u00e0 nei settori farmaceutico e manifatturiero<\/strong><\/em><\/h2>\n\n\n\n

L\u2019Intelligenza Artificiale apre nuove prospettive nell\u2019ispezione visiva industriale. Antares Vision Group<\/strong>, multinazionale italiana leader nella tracciabilit\u00e0 e nel controllo qualit\u00e0, che garantisce la sicurezza dei prodotti e la trasparenza delle filiere attraverso la gestione integrata dei dati, e Or\u00f2bix<\/strong>, l\u2019AI Service Company parte del Gruppo Antares Vision, presentano AI-GO<\/strong><\/a>, la piattaforma di Intelligenza Artificiale che introduce una tecnologia in grado di trasformare il controllo qualit\u00e0 nei settori farmaceutico e manifatturiero.<\/p>\n\n\n\n

Con una capacit\u00e0 di analisi superiore rispetto ai sistemi tradizionali, AI-GO <\/strong>permette di individuare anomalie complesse<\/strong> come impurit\u00e0 cromatiche, frammenti di vetro, difetti cosmetici o corpi estranei. Questo approccio innovativo consente un drastico abbattimento dei falsi scarti e un aumento misurabile della qualit\u00e0 dei processi produttivi. AI-GOnasce, infatti, per rispondere alla crescente esigenza di rendere i processi di ispezione pi\u00f9 rapidi, accurati e adattabili<\/strong>. La piattaforma consente di creare modelli di classificazione, segmentazione e riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) in tempi ridotti, a partire da un numero limitato di esempi e senza necessit\u00e0 di competenze specialistiche. L\u2019integrazione delle tecnologie di deep learning<\/em> rende possibile l\u2019adattamento dinamico dei modelli a diversi formati e prodotti, contribuendo a ridurre i tempi di set-up<\/em> e a migliorare la flessibilit\u00e0 e l\u2019efficienza operativa delle linee di produzione.<\/p>\n\n\n\n

Con AI-GO, Antares Vision Group propone un sistema capace di apprendere, adattarsi e migliorare in modo continuo, ponendo le basi per una manifattura pi\u00f9 intelligente, resiliente e sostenibile. L\u2019obiettivo \u00e8 accompagnare le imprese nell\u2019evoluzione verso modelli produttivi avanzati, dove la qualit\u00e0 \u00e8 sempre pi\u00f9 il frutto di dati oggettivi<\/strong>, analisi predittive<\/strong> e gestione digitale dei processi<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

\u201cL\u2019intelligenza artificiale \u00e8 ormai una leva strategica fondamentale per la competitivit\u00e0 industriale: integrata in modo sicuro, trasparente e validabile, ci permette di offrire ai nostri clienti macchine di ispezione sempre pi\u00f9 performanti, in grado di migliorare la qualit\u00e0 dei prodotti, ridurre gli scarti e aumentare l\u2019efficienza produttiva\u201d, sottolinea Gianluca Mazzantini, CEO di Antares Vision Group<\/strong>.<\/em><\/p>\n\n\n\n

\u201cL\u2019AI applicata all\u2019ispezione visiva rappresenta una svolta per l\u2019industria manifatturiera \u2013 aggiunge Pietro Rota, CEO di Or\u00f2bix<\/strong>. Con soluzioni come AI-GO, portiamo nei processi produttivi un\u2019intelligenza capace di apprendere dai dati reali e adattarsi dinamicamente alle variabilit\u00e0 tipiche della produzione. In Or\u00f2bix, lavoriamo ogni giorno per rendere l\u2019AI un alleato concreto della qualit\u00e0 e della produttivit\u00e0 industriale.\u201d<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

AI-GO \u00e8 strutturata in due componenti integrate: AI-GO Studio<\/strong>, un ambiente cloud <\/em>per la raccolta di immagini e l\u2019addestramento dei modelli, e AI-GO Runtime<\/strong>, un modulo edge<\/em> che permette l\u2019esecuzione autonoma dei modelli direttamente sulle linee, anche offline. Questo assetto garantisce robustezza operativa e facilit\u00e0 di implementazione, anche in contesti industriali complessi.<\/p>\n\n\n\n

Il mondo dell\u2019intelligenza artificiale, quindi, corre veloce e la rivoluzione della Generative AI<\/em> ne \u00e8 una prova evidente. Anche AI-GO guarda avanti, verso l\u2019integrazione dei Vision Language Model<\/em>, che rappresentano la prossima svolta nell\u2019ispezione visiva industriale.<\/p>\n\n\n\n

Con questa evoluzione, AI-GO si prepara a offrire un\u2019esperienza d\u2019uso ancora pi\u00f9 fluida, confermandosi non solo come tecnologia d\u2019avanguardia, ma come vero alleato operativo per la qualit\u00e0 e la competitivit\u00e0 dell\u2019industria.<\/p>\n\n\n\n

\u201cI Vision Language Model sono modelli all\u2019avanguardia che uniscono la comprensione delle immagini e del linguaggio, permettendo di eseguire task complessi attraverso semplici istruzioni in linguaggio naturale<\/em> \u2013 spiega Luca Antiga, CTO di Orobix<\/strong>. Stiamo lavorando per rendere AI-GO sempre pi\u00f9 intuitivo e potente: l\u2019integrazione nativa dei VLM consentir\u00e0 di configurare i controlli qualit\u00e0 in modo ancora pi\u00f9 rapido e accessibile, anche senza competenze tecniche\u201d.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Ricordiamo che, recentemente, il sistema di ispezione Glass Vial Inspection System \u2013 VRI<\/strong> di Antares Vision Group \u00e8 stato selezionato tra i finalisti di Inspect Award 2025<\/strong>, nella categoria Artificial Intelligence. <\/em>Un premio indetto da una rivista internazionale (Inspect), che ogni anno assegna un riconoscimento alle soluzioni pi\u00f9 innovative per l\u2019automazione industriale e la visione artificiale.<\/p>\n\n\n\n

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