Le tecnologie possono fare la differenza in un settore come quello agroalimentare? Questa la sfida che ha visto coinvolti circa 100 ragazzi che hanno partecipato al Big Data & IoT Food Hackathon di Microsoft, svoltosi il 20 e 21 giugno presso la nuova sede di Talent Garden a Milano. I ragazzi appassionati di tecnologia ed innovazione hanno avuto la possibilità di creare progetti in linea con il tema dell’Esposizione Universale: “Nutrire il Pianeta, Energia per la vita” e si sono visti partecipi in 3 le sfide per trovare nuove soluzioni per il mondo del cibo e il settore agro-alimentare, lavorando su un dataset fornito dal PTP Science Park di Lodi, il Parco Tecnologico Italiano che opera nei settori dell’agroalimentare, della bioeconomia e delle scienze della vita: Data Modeling, Data Visualization e Data & IoT.
La sfida del Data Modeling aveva come scenario quello dell’allevamento e di come le nuove tecnologie possono essere un formidabile aiuto per sviluppare questa pratica nei paesi dove la fame è ancora un nemico da combattere e le condizioni ambientali sono più severe. A disposizione dei ragazzi caratteristiche genetiche ed ambientali di una razza animale, le informazioni climatiche del territorio in cui vive e la potenza di Microsoft Azure. Grazie alla Power BI di Microsoft, ad Azure SQL Database e a Machine Learning i ragazzi hanno anche potuto arricchire i dati forniti con altri reperiti on-line e modellare le informazioni per trovare le caratteristiche determinanti per la sopravvivenza in determinate condizioni, le tipologie di individui all’interno della razza animale, le anomalie o altre caratteristiche. Grazie alla creatività e alle competenze scientifiche del team, è stato scelto il progetto DIBRIS che ha utilizzato al meglio gli strumenti di Azure e Machine Learning per individuare le caratteristiche genetiche delle capre del Marocco e valutarne l’adattabilità alle varie condizioni climatiche. Il team si è particolarmente distino nella presentazione, accompagnando la giuria in Marocco con la storia di Yusuf, il pastore esperto di genetica.
La seconda sfida, Data Visualization, ha permesso ai partecipanti di dare sfogo alla fantasia per trovare rappresentazioni grafiche che consentissero di mettere in evidenza caratteristiche salienti, ditribuzioni, raggruppamenti o altri elementi fondamentali dei dati analizzati per raccontare la propria storia. Si è distinto il progetto SILLY BILLY: il team, dopo un’analisi con gli strumenti di classificazione e apprendimento di Microsoft (Azure Machine Learning), ha realizzato un’applicazione (Goat Finder) sfruttando Excel per l’integrazione dei dati climatici degli USA presenti sul Web al fine di predire quale razza di capra sarebbe stata in grado di vivere meglio nei vari stati degli USA.
È stato assegnato anche un riconoscimento speciale ad un team che ha unito le due sfide di Data Modeling & Visualization: SUPER GOAT. Il team ha dimostrato curiosità e ottime capacità nell’utilizzare in modo corretto le varie tecnologie messe a disposizone da Azure per portare a termine un’esaustiva analisi e correlazione dei dati genetici e climatici messi a disposizione dal PTP. Il premio speciale è stato assegnato per premiare la loro chiarezza espositiva e una spiccata proprietà di linguaggio.
L’ultima sfida riguardava il mondo Data & IoT, per dare ai partecipanti la possibilità di integrare i Big Data con i propri dati. L’obiettivo era quello di utilizzare schede e diversi tipi di sensori per realizzare un sistema IoT in grado di rilevare dati in tempo reale e trasferirli su Microsoft Azure, per poi elaborarli, memorizzarli ed integrarli con i Big Data forniti. Il progetto più innovativo e fantasioso è stato quello del team CARMELO, che ha sfruttato una rete di dispositivi interconnessi tramite un protocollo di comunicazione a corto raggio per realizzare un sistema di monitoraggio del sistema produttivo tipico dell’industria casearia. Sfruttando i Mobile Services di Azure il team ha realizzato un’applicazione mobile per avere costantemente sotto controllo ogni parametro tarmite una dashboard aggiornata in real time.
