Rete Neurale per la Miscelazione delle Vernici

Un sistema per prevedere formule di vernice da colori specifici in formato RGB

Il progetto

Il cliente necessitava di un sistema in grado di supportare la formulazione di vernici, composte da 13 diverse miscele, partendo da un colore specificato in formato RGB. A tal fine, era disponibile un database contenente circa 20.000 elementi formulati.

Vernice Power screen
Convex Hull
Buckets pain
Vernice Power screen 2

Per rispondere a questa esigenza, è stato sviluppato un sistema basato su una rete neurale feed-forward, progettato per prevedere nuove formule di vernice in modo accurato. Il sistema è supportato da una dashboard interattiva che comunica con un backend. Quest'ultimo è basato su un sistema di gestione delle code asincrone serverless, utilizzando AWS SQS e AWS Lambda, per garantire un'esperienza fluida e reattiva per l'utente finale.

Gli eventi sul bus SQS attivano l'invocazione di un worker asincrono (AWS Lambda) che esegue lo script di intelligenza artificiale e aggiorna un database con lo stato e i dettagli di ogni attività eseguita.

Requisiti

  • Database di 20.000 elementi (con vari processamenti sui dati, come preprocessing e data augmentation)
  • Esecuzione di worker asincroni tramite code
  • Monitoraggio delle metriche per debugging e observability

Stack Tecnologico

  • Python, Keras (Rete Neurale Feed-forward)

  • NodeJS + TypeScript (API e gestore worker)

  • AWS SQS + AWS Lambda (gestione code e worker asincroni)

  • DynamoDB (archiviazione dati)

  • React + TypeScript (dashboard web)

  • AWS Cloudwatch (monitoraggio dell'uso del sistema e metriche interne)