CASO DI SUCCESSO: RES ha sviluppato per SISSA la piattaforma T-Cube
IL CONTESTO
Aziende, imprenditori e policy maker hanno difficoltà a identificare le competenze disponibili, mentre i ricercatori faticano a dare visibilità al proprio lavoro in un contesto industriale. Si genera così una frammentazione delle informazioni e una dispersione delle opportunità, rallentando sia il trasferimento tecnologico che l’applicazione pratica delle innovazioni.
Con queste premesse, è emersa la necessità di sviluppare uno strumento digitale che potesse fungere da punto di incontro, organizzando le conoscenze disponibili e facilitando lo scambio di idee e soluzioni tra ricerca e industria.
LA SFIDA
Ci si trovava di fronte all’esigenza di favorire la collaborazione tra ricercatori e industria per promuovere l’innovazione regionale. La mancanza di una piattaforma dedicata impediva di valorizzare appieno le conoscenze generate dalla ricerca e di metterle al servizio delle aziende.
LA SOLUZIONE
Per risolvere queste criticità, Gruppo RES ha sviluppato per il cliente T-Cube, una piattaforma digitale pilota progettata per favorire l’incontro tra innovatori e ricercatori.
La piattaforma sfrutta le potenzialità dell’intelligenza artificiale generativa per organizzare e valorizzare le conoscenze, semplificando l’accesso alle informazioni e creando nuove opportunità di collaborazione. T-Cube si basa su una knowledge base verticale che raccoglie e organizza i contenuti generati dallo Spoke 9 del programma iNest.
Grazie all’utilizzo di Large Language Models (LLM), la piattaforma è in grado di elaborare dati linguisticamente complessi e di aiutare gli utenti innovatori a cercare ricercatori competenti nei loro settori e soluzioni adatte alle loro necessità.
Due sono le principali modalità di ricerca: un motore di ricerca tradizionale, ottimizzato per query mirate; una chat conversazionale che aiuta gli utenti a identificare soluzioni e contatti pertinenti.
RISULTATI E BENEFICI
I principali vantaggi dell’utilizzo di T-Cube includono:
- Miglioramento dell’interazione tra ricerca e industria permettendo una collaborazione più stretta e facilitando lo scambio di idee e la creazione di soluzioni innovative.
- Riduzione del divario culturale e linguistico: l’integrazione di tecnologie semantiche e AI generativa contribuisce a colmare le differenze tra i mondi della ricerca e dell’industria.
- Ottimizzazione della gestione delle knowledgebase: la piattaforma organizza e valorizza conoscenze verticali specifiche per renderle facilmente accessibili a chi ne ha bisogno.
