{"id":12574,"date":"2024-07-03T07:56:09","date_gmt":"2024-07-03T07:56:09","guid":{"rendered":"https:\/\/intellico.ai\/?p=12574"},"modified":"2026-01-30T10:09:03","modified_gmt":"2026-01-30T10:09:03","slug":"gnn-e-product-development-intellico-e-il-dipartimento-di-informatica-unimi-alla-conferenza-sul-machine-learning-ecml-pkdd-2024","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/intellico.ai\/it\/blog\/gnn-e-product-development-intellico-e-il-dipartimento-di-informatica-unimi-alla-conferenza-sul-machine-learning-ecml-pkdd-2024\/","title":{"rendered":"GNN e Product Development: Intellico e il Dipartimento di Informatica UniMI alla Conferenza sul Machine Learning ECML PKDD 2024!"},"content":{"rendered":"\n

L\u2019evento, che si terr\u00e0 a Vilnius (Lituania) dal 9 al 13 settembre, rappresenta una delle pi\u00f9 rinomate conferenze europee dedicate al machine learning<\/em>, richiamando esperti internazionali per discutere delle ultime innovazioni e tendenze del settore.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Il nostro contributo si focalizza sull\u2019applicazione delle Graph Neural Network<\/em> (GNN), modelli di machine learning<\/em> avanzati basati su grafi, per ottimizzare le attivit\u00e0 di sviluppo di nuovi prodotti. Il caso presentato riguarda l\u2019industria alimentare, ma \u00e8 rappresentativo dell\u2019esigenza ad oggi molto sentita anche da altri settori, come il cosmetico e il chimico.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Il paper, dal titolo “Graph Machine Learning for Fast Product Development from Formulation Trials<\/em>“, \u00e8 stato elaborato congiuntamente da Intellico<\/strong> e dal Dipartimento di Informatica dell\u2019Universit\u00e0 degli Studi di Milano<\/strong> e sar\u00e0 presentato alla \u201cEuropean Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases<\/em>\u201d – ECML PKDD <\/strong>– 2024. <\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

La categoria in cui rientra il paper \u00e8 l\u2019\u201dApplied Data Science\u201d<\/em>, ovvero l\u2019ambito di studio che mira a colmare il divario tra teoria e pratica, mostrando come le soluzioni tecnologiche possano essere implementate efficacemente in contesti pratici per generare un impatto tangibile. <\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Per testare il modello, \u00e8 stata coinvolta Perfetti Van Melle<\/strong>, multinazionale leader del settore confectionery<\/em>, e da tempo attiva, in collaborazione con Intellico, sulle tematiche di introduzione dell\u2019intelligenza artificiale nei processi di R&D e sviluppo nuovo prodotto. <\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Il nostro focus: Explainable AI per lo Sviluppo Rapido di Nuovi Prodotti<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

Il paper “Graph Machine Learning for Fast Product Development from Formulation Trials<\/em>” propone una tecnica innovativa per accelerare lo sviluppo di nuovi prodotti, sfruttando modelli avanzati di machine learning<\/em> basati su grafi.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

La creazione e l’introduzione di nuovi prodotti sul mercato, con miglioramenti significativi, richiede di effettuare molteplici prove di formulazione, esplorando numerose variabili e propriet\u00e0. L\u2019approccio tradizionale richiede sperimentazioni lunghe e iterative, basate su trial and error<\/em>, che possono essere inefficienti e costose. Il machine learning<\/em> offre una promettente via per semplificare questo percorso, migliorando l’efficienza e l’innovazione. Tuttavia, la mancanza di interpretabilit\u00e0 e explainability<\/em> dei modelli pone significative limitazioni nell’adozione di queste tecnologie. <\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n
\"\"
Vilnius, Lituania.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

Nel nostro lavoro, proponiamo una metodologia per uno sviluppo rapido di nuovi prodotti utilizzando modelli di machine learning<\/em> basati su grafi e tecniche di explainability<\/em>. Partendo da dati di formulazione tabellari, il modello apprende un grafo latente tra gli elementi e effettua la previsione delle propriet\u00e0 di una formulazione. Successivamente, l\u2019Explainable AI<\/em> supporta lo user, il team R&D, nell’identificazione di nuove ricette per raggiungere propriet\u00e0 desiderate.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Abbiamo valutato il modello su due set di dati: uno relativo alla progettazione alimentare <\/strong>e uno in un contesto alternativo (benchmark del settore sanitario<\/strong>). I risultati dimostrano l’efficacia del modello nel prevedere l’esito di nuove formulazioni, riducendo drasticamente la necessit\u00e0 di esperimenti fisici e lo spreco di materiali. Questa metodologia non solo accelera il processo di sviluppo, ma favorisce anche una gestione pi\u00f9 sostenibile delle risorse.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

L\u2019ammissione alla Conferenza \u00e8 un riconoscimento dei risultati ottenuti da Intellico, in collaborazione con istituzioni accademiche di rilievo quali il Dipartimento di Informatica dell\u2019Universit\u00e0 degli Studi di Milano, nel campo dell\u2019Explainable AI<\/strong>. \u00c8 altres\u00ec testimonianza dell\u2019impegno di Intellico a dare un \u201cterreno pratico\u201d alla ricerca per testare sul campo le nuove scoperte\/tendenze tecnologiche. <\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Conclusioni<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

La partecipazione alla ECML PKDD 2024<\/strong> rappresenta un’importante opportunit\u00e0 per Intellico<\/strong> per condividere le innovazioni sviluppate in collaborazione con istituzioni accademiche di rilievo nel campo della ricerca, quali il Dipartimento di Informatica dell\u2019Universit\u00e0 degli Studi di Milano<\/strong>, e ottenere preziosi feedback dalla comunit\u00e0 scientifica internazionale. Siamo orgogliosi di contribuire alla crescita e all’evoluzione del campo del machine learning<\/em> e dell\u2019artificial intelligence<\/em> con soluzioni che hanno un impatto concreto e sostenibile. La nostra presenza in questa conferenza rafforza ulteriormente il nostro impegno a rimanere all’avanguardia dell’innovazione tecnologica.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Un ringraziamento al team del Dipartimento di Informatica dell\u2019Universit\u00e0 di Milano e al team R&D di Perfetti Van Melle per la collaborazione e l\u2019incredibile energia messa a disposizione della ricerca.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Se sei interessato a saperne di pi\u00f9 delle applicazioni di Intellico nel settore Consumer Packaged Goods https:\/\/intellico.ai\/blog\/explainable-ai-what-is-it-about-lets-discover-it-in-the-cpg-sector\/<\/a><\/p>\n\n\n\n

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Contributors<\/p>\n\n\n\n

Raffaele Olmeda, Head of Data Science Department Intellico.ai<\/p>\n\n\n\n

Margherita Pindaro, Developer Intellico.ai<\/p>\n\n\n\n

Matteo Zignani – Professore Associato di Informatica presso l’Universit\u00e0 degli Studi di Milano<\/p>\n\n\n\n

Manuel Dileo – Dottorando in Informatica presso l’Universit\u00e0 degli Studi di Milano<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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