Dal 2015 Getcoo sviluppa soluzioni di Computer Vision basate su Intelligenza Artificiale, mediante una tecnologia precisa, veloce e flessibile, che permette l’adozione di sistemi di visione per l’identificazione e il controllo qualità in molteplici settori. Abbiamo intervistato Stefano Berti, Co-founder e CEO di Getcoo.
Getcoo è la startup innovativa che sviluppa soluzioni di Computer Vision basate su intelligenza artificiale. Cos’è’ la computer vision?
La Computer Vision interpreta, elabora e imita funzioni e processi dell’apparato visivo umano. Partendo da immagini bidimensionali o video si crea un modello del mondo reale per riprodurre la visione umana in chiave digitale. Tecnologie di questo tipo sono impiegate nell’industria, nella videosorveglianza, in agricoltura, in ambito topografico e in altri settori.
A seconda delle necessità gli algoritmi di computer vision sono addestrati per classificare gli oggetti all’interno di immagini attribuendo loro un tag, (Image Classification), per identificare uno o più elementi (Object Detection), per riconoscere il volto di persone (Face Recognition), per modificare immagini oscurando dati sensibili ad esempio (Image Editing), ecc.
Quali sono i campi di applicazione della computer vision di Getcoo?
Applichiamo la nostra tecnologia di computer vision nell’industria, nella GDO, nel turismo, nel settore agritech e nel mondo del collezionismo. Ci occupiamo principalmente di classificazione delle immagini, andiamo cioè a identificare oggetti e soggetti e dare loro delle etichette o un codice ID. I nostri algoritmi analizzano aree specifiche rilevando così difformità all’interno di oggetti, effettuano controlli qualità nelle linee di produzione e individuano corpi estranei o impurità in partite di sementi, granaglie o bottiglie di vino ad esempio.
Inoltre il nostro innovativo sistema di Customer Flow Management & Analysis gestisce il flusso clienti in negozi, centri commerciali, banche, aeroporti.
Quali sono le peculiarità della tecnologia di Getcoo rispetto ai competitor?
La nostra tecnologia DART, acronimo di Direct Acquisition and Retrieval, si differenzia dai competitor principalmente per due motivi:
- l’accuratezza dell’identificazione. DART non si limita a indicare la categoria, ma specifica esattamente cosa è l’oggetto in questione, fornendo il codice o il nome esatto. Ciò velocizza ad esempio tutte le operazioni di identificazione, gestione del magazzino, controllo qualità, ecc. nei più svariati ambiti.
- training veloce, sono cioè necessarie poche decine di immagini per istruire gli algoritmi rispetto alle decine di migliaia necessarie ai competitor. Ciò consente di mantenere un’infrastruttura snella che non necessita di enormi potenze di calcolo. Serve una frazione di secondo per interrogare gli algoritmi e ottenere risposta. Con la nostra tecnologia manteniamo performance elevate anche aggiungendo oggetti a database di oltre 100.000 oggetti, prestazioni che i competitor ancora non eguagliano.
Quali sono i prodotti di Getcoo?
Siamo partiti nel 2015 con GETCOO Travel, un’app turistica con cui ottenere informazioni sui monumenti fotografandoli con lo smartphone. Sin dall’inizio abbiamo sviluppato un sistema scalabile per poterlo applicare a più settori. Abbiamo affinato gli algoritmi che nel 2017 erano in grado di identificare anche oggetti ben più piccoli di un monumento, come viti o bulloni.
Oggi siamo presenti in vari mercati. In ambito industriale, logistico e agritech abbiamo sviluppato PIQAPART che identifica prodotti senza l’utilizzo di marcatura tradizionale, effettua il controllo qualità, segnala la presenza di corpi estranei, ecc. FLOWMAN è nato durante i primi mesi dell’emergenza Covid-19 per la gestione del flusso clienti nei grandi luoghi affollati, come gli aeroporti o i supermercati.
Infine per il settore del collezionismo abbiamo INSTABRICK, il primo identificatore al mondo per mattoncini LEGO, lanciato a fine 2019 con un crowdfunding su Kickstarter e Indiegogo chiuso con più di 82.000 €.
Come avviene il sistema di training di un nuovo oggetto? E il riconoscimento?
Il training degli algoritmi può avvenire in ambienti a luce controllata come box dotate di fotocamera collegate ad un’interfaccia web (ambito industriale), smartphone (per applicazioni mobili) o altri setup integrati per esempio a soluzioni già presenti in azienda. Gli oggetti da identificare vengono fotografati e le immagini sono elaborate in base alle necessità. Dopo aver istruito il sistema i clienti possono usare la nostra tecnologia loggandosi sulle relative piattaforme web.
Le nostre soluzioni sono SaaS (Software as a Service) e operano perlopiù in cloud. Questo è un vantaggio per il cliente poiché deriva un’estrema libertà per la scelta del sistema di acquisizione immagini, senza necessità di installare programmi pesanti che rallenterebbero le prestazioni; inoltre i dati rimangono nei nostri server.
L’Equity Crowdfunding può rappresentare un modo diretto e rapido per ottenere finanziamenti? Lo avete già utilizzato in passato e, se sì, quali risultati avete ottenuto?
Non è un segreto che in Italia sia difficile trovare finanziamenti per aziende innovative come la nostra. Così, dopo aver valutato varie opzioni nel 2018 abbiamo deciso di aprire una campagna di Equity Crowdfunding per dare un’accelerata alla nostra azienda. Il nostro primo round è stato un momento gratificante dato che in meno di 24 ore abbiamo raccolto il massimo che ci eravamo prefissati, 150.000 €.
Con L’Equity Crowdfunding si raccolgono fondi ma si trovano anche nuovi soci, strutturando così una rete di contatti anch’essa utile per crescere e far nascere nuove collaborazioni tra aziende e professionisti.
Come utilizzerete i fondi raccolti?
Assumeremo nuovo personale commerciale per incrementare la vendita dei nostri prodotti e parallelamente investiremo in marketing e comunicazione per far crescere il brand e intercettare nuove nicchie di mercato. Inoltre parte dei fondi sarà destinata alla ricerca e sviluppo per potenziare i nostri algoritmi.
