On AIR è una PMI genovese che opera da 25 anni nel settore ICT, proponendosi come fornitore di soluzioni nelle aree tecnologiche dell’ottimizzazione dei sistemi di trasporto e di produzione, del riconoscimento di immagini e video, e dell’analisi statistica dei dati. Il mercato di riferimento è rappresentato da applicazioni industriali per la logistica, la schedulazione, il controllo del traffico stradale, ferroviario e navale, la videosorveglianza intelligente, il monitoraggio ambientale e la manutenzione predittiva.

In particolare, nell’area dei sistemi di analisi statistica e di data mining, On AIR possiede una significativa esperienza nello sviluppo di modelli statistici di classificazione e regressione basati su metodi di pattern recognition e machine/deeplearning, impiegati nello sviluppo di moduli software di supporto alla gestione di impianti, servizi e macchinari complessi. Tali competenze sono di tipo trasversale ai diversi settori applicativi, e quindi utilizzabili proficuamente anche in campo biologico, medico e sanitario.
Fin dalla sua costituzione On AIR ha dedicato gran parte delle proprie risorse ad attività di Ricerca e Sviluppo, sia partecipando come partner o capofila a progetti co-finanziati, sia collaborando alla progettazione e realizzazione di prototipi e dimostratori ad elevato contenuto innovativo. Mantiene stretti collegamenti con il mondo accademico e della ricerca (CNR), consolidati tramite attività congiunte.

I progetti più recenti che afferiscono almeno in parte al contesto di riferimento del progetto sono:

SINDBAD – sicurezza della navigazione da diporto (POR/FESR 2018), capofila OnAIR. Il progetto prevede la realizzazione di un servizio informatico di data analytics a supporto della navigazione nel Mar Ligure, in grado di integrare i dati previsionali meteo marini prodotti da UNIDE_DICCA con le caratteristiche strutturali proprie di ogni imbarcazione, e produrre quindi alert personalizzati legati alla salute (Motion Sickness Incidence).

M3-HABS – Risk Monitoring, Modelling and Mitigation of Benthic Harmful Algal Blooms along Mediterranean coasts (finanziamento ENPI CBCMED, 2015), partnerOnAIR. Il progetto ha studiato le correlazioni tra i fattori ambientali e l’occorrenza e l’ampiezza delle fioriture di Ostreopsis nel Mediterraneo, ed ha permesso lo sviluppo da parte di OnAIR di uno strumento di previsione statistica delle fioriture mediante machine learning, in collaborazione con ARPAL ed UNIGE-DISTAV.

OVMETER – sistema automatico di conteggio cellulare per immagini microscopiche 2D e 3D (PAR-FAS 2013), capofila OnAIR. Il sistema è stato validato da ISPRA come alternativo al conteggio manuale nel monitoraggio di Ostreopsis. Pur essendo stato sviluppato per una problematica in ambito marino, esso può essere utile anche in ambito biomedico vista la generalità dello schema di riconoscimento automatico impiegato (deep learning), facilmente adattabile ad altri tipi di conteggio visivo in campo microscopico.

Malocclusion III – sistema di valutazione previsionale della insorgenza di patologie ortodontiche sulla base di dati cefalometri ed algoritmi di machine learning. Il prototipo è stato sviluppato in collaborazione con diverse Università italiane ed estere, ed è continuamente aggiornato attraverso la disponibilità di nuovi dati.