Anomaly detection

Descrizione

L’anomaly detection è una tecnica utilizzata nell’analisi dei dati per identificare eventi che si discostano significativamente dal modello o comportamento atteso. Le anomalie possono indicare problemi, errori o eventi rari rilevanti nella valutazione di un fenomeno. Le tecniche di anomaly detection trovano applicazione in molteplici settori: nella sicurezza informatica aiutano a identificare attività sospette o non autorizzate, come intrusioni nella rete o tentativi di frode; nella manifattura monitorano le condizioni delle macchine per rilevare segnali di guasto imminente permettendo interventi di manutenzione preventiva; nel settore energetico trovano impiego nella rilevazione di anomali di produzione o consumo; nella gestione delle infrastrutture sono utilizzate per monitorare reti e impianti, identificando potenziali guasti o inefficienze.

Campi di applicazione

Energy
Sicurezza
Manifatturiero

Case studies

01
Sicurezza fisica

Utilizzo di algoritmi di anomaly detection per prioritizzare le segnalazioni provenienti da oltre 100.000 sensori, distinguendo tra falsi allarmi e minacce concrete.

Vai al case study

Predictive Analytics
Generative AI
Anomaly Detection
Forecasting
Computer Vision
Combinatorial Optimization
Natural Language Processing