Visual Recognition: la rivoluzione AI e i suoi vantaggi per le aziende

L’adozione crescente dell’Intelligenza Artificiale da parte di imprese e aziende rappresenta lo slancio decisivo verso il modello dell’Industria 4.0, dove uomo e macchina cooperano in nome dell’avanzamento tecnologico e produttivo.

Il mutamento innescato dalla trasformazione digitale è oggi un fenomeno incontrovertibile: nessuna realtà può restare indifferente di fronte alle straordinarie potenzialità di uno scenario tanto complesso quanto rivoluzionario.

Rapida e intelligente, la digital transformation continua inarrestabile e accelera la sua corsa; affiancando diversi settori e sostenendo le mission più disparate per assicurare un unico grande obiettivo comune a qualsiasi realtà: il progresso.

La promessa 4.0 per imprese e aziende

L’universo aziendale registra oggi una considerevole espansione: l’estensione attuale è dovuta soprattutto all’avanzamento tecnologico figlio della quarta rivoluzione industriale, dove imprese e aziende operano in sinergia con le nuove tecnologie per il miglioramento di ogni fase inerente alla produzione e alla distribuzione di prodotti e servizi.

Iperproduttività e minimo sforzo sono da sempre il focus principale all’interno di ogni reparto produttivo, sempre più veloce e automatizzato grazie al supporto di strumenti estesi – o meglio  co-estesi – e sistemi altamente intelligenti come l’Internet of Thing (IoT), l’Intelligenza Artificiale (AI), la robotica e altri apparecchi adibiti all’analisi dei dati.

La rivoluzione dei sistemi intelligenti

L’Internet of Things indica la stretta interconnessione tra dispositivi fisici grazie all’applicazione accurata e strategica di sistemi tecnologici come sensori, macchinari e altri strumenti adibiti alla raccolta e analisi di dati in tempo reale. L’IoT è oggi un elemento insostituibile: garantisce il monitoraggio accurato di ogni singola fase del processo di produzione; individua e risolve in maniera rapida problemi e anomalie di sistema.

Anche l’AI rappresenta un braccio impareggiabile all’interno di ogni organizzazione: qualsiasi realtà spoglia di Intelligenza Artificiale è oggi destinata a scomparire. Tale verità non dovrebbe sconvolgere: nell’era della digitalizzazione, l’AI consente alle imprese di analizzare e gestire in tempo reale un’ingente quantità di dati, migliorando produttività e diminuendo sensibilmente i costi.

L’accelerazione processo produttivo avviene soprattutto grazie all’avanzamento della robotica, ramo programmatico che automatizza ogni fase della produzione grazie alla programmazione automatica di compiti complessi, ripetitivi e pericolosi. Si tratta di un grande valore aggiunto all’interno di industrie e aziende: riduce i rischi sul luogo di lavoro e libera i dipendenti per svolgere nuove attività lavorative.

La svolta intelligente è oggi inarrestabile; ma accanto alla novità si affianca sempre la grande sfida. Come accennato in precedenza, il settore è in ripida ascesa; d’altra parte, la rapida evoluzione tech richiede un necessario una nuova cultura all’interno di aziende e imprese, nonché investimenti costanti sulle tecnologie di ultima generazione e infrastrutture a esse correlate.

Visual Recognition: la svolta AI per le aziende

All’interno della rivoluzione 4.0, l’AI rappresenta la chiave dell’efficienza e dell’iperproduttività automatizzata. L’Intelligenza Artificiale non solo migliora la qualità e la sicurezza sul lavoro, ma anche l’esperienza di clienti, stakeholder e portatori di interesse, personalizzando prodotti e servizi sulle esigenze della singola situazione.

Nel campo dell’evoluzione AI spiccano i sistemi di visual recognition, tecnologia smart poco nota in Italia, ma di estrema importanza per imprese e aziende: basata su algoritmi e metodologie specializzate nei processi di identificazione, questa particolare AI consente un’immediata comprensione e classificazione di qualsiasi contenuto visivo.

Conosciuta anche come image recognition, la visual recognition è oggi indispensabile all’interno di realtà innovative e all’avanguardia, alla ricerca di metodi analitici e tecniche diagnostiche caratterizzate da alti livelli di precisione nei processi di identificazione di visual content estrapolati da file multimediali come immagini e video.

I vantaggi dell’image recognition in ambito aziendale

Le innumerevoli capacità degli strumenti di image recognition apportano notevoli vantaggi all’interno di imprese e aziende di ogni settore. I loro campi di applicazione sono difatti infiniti e spaziano dalla produzione, alla logistica, fino a estendersi nel campo della finanza, marketing salute, sicurezza e tanti altri.

Al pari di ogni altro sistema di Intelligenza Artificiale, le tecnologie di visual recognition consentono di individuare, classificare ed elaborare un’elevata quantità di dati – il valore primo dell’epoca digitale – estrapolati da contenuti visivi derivanti da file visual, come foto, immagini, frame e video.

I vantaggi di questa particolare forma di AI sono numerosi e differiscono a seconda del settore di riferimento. In generale, è possibile riassumerli in una lista generica di benefici, tutti a favore dell’azienda – dipendenti, clienti e stakeholder – che ne prevede un uso abituale.

Il più grande vantaggio è l’automazione della produzione, assicurata dalla rapidità che caratterizza ogni fase di archiviazione, lettura e interpretazione dei data;  ne consegue una sensibile riduzione dei costi inerenti alla produzione e distribuzione di beni e/o servizi.

Al terzo posto si trova l’elevato livello di precisione che contraddistingue ogni singola operazione di classificazione e categorizzazione dei dati; seguito dal considerevole incremento della sicurezza sul luogo di lavoro grazie alla rapidità di identificazione dei sistemi di riconoscimento facciale.

Deep Learning: caratteristiche, funzione e casi d’uso in azienda

L’AI continua la rivoluzione anche nel campo aziendale, apportando considerevoli modifiche in numerosi settori. Le frontiere delle nuove tecnologie spaziano progressivamente i loro confini; sembra proprio non abbiano limiti fisici e digitali. Di più, secondo le stime ufficiali la loro adozione progressiva da parte di imprese e aziende impennerà il PIL inerente a 13 trilioni di dollari in meno di un decennio, entro il 2030.

Seppur inconcepibile, tale cifra non lascia spazio al dubbio. Già scontata agli occhi della comunità internazionale, l’Intelligenza Artificiale estende oggi le sue potenzialità in qualsiasi campo socio-economico. Supporto insostituibile per i colossi tecnologici, come Google, Microsoft e Meta, l’AI è oggi ineguagliabile non solo per le industrie dei software, ma anche per piccole e medie imprese orientate all’innovazione 4.0.

AI e Machine Learning: qual è il futuro delle aziende?

La quarta rivoluzione industriale è finalmente realtà. Non si può tornare indietro: l’Industria 4.0 ha raggiunto anche i confini italiani. Figlia della trasformazione sociale, digitale ed economica a livello mondiale, la rivoluzione con suffisso 4.0 è oggi presente in diverse aree del territorio nazionale e instrada ogni giorno persone, imprese e aziende verso l’evoluzione tecnologica e la sostenibilità ambientale.

L’orientamento alla Transizione 4.0 guarda anzitutto alle enormi capacità della combinazione uomo-macchina. Insieme ai meccanismi di centralizzazione e conservazione delle informazioni – possibili grazie all’automazione di attività di calcolo, connettività e cloud computing – le potenzialità derivate dall’unione di cibernetica, Internet of Things (IoT) e Big Data, apportano un notevole valore all’interno di qualsiasi organizzazione e realtà aziendale.

La maggior parte di vantaggi deriva proprio dall’interazione tra uomo e macchina attraverso interfacce “touch” e realtà aumentata, oggi potenziata dalle attività di machine learning, dei macchinari adibiti all’analisi, raccolta e interpretazione dei dati. In generale, il sapiente utilizzo di  robotica, machine-to-machine e nuove tecnologie scommette sull’automazione in nome della produttività della realtà di riferimento, avvalorando le prestazioni e razionalizzando i costi.

Dietro l’AI, il Deep Learning: che cos’è e a cosa serve

Come accennato in precedenza, nell’ampio ramo dell’Intelligenza Artificiale spicca il Machine Learning per le sue elevate capacità di simulazione dell’Intelligenza Naturale sulla base di tecniche complesse apprendimento avanzato. Tali operazioni consentono a computer o applicazioni di eseguire e automatizzare compiti generalmente associati alla forza lavoro umana. Tra le principali attività si ricordano il riconoscimento di immagini, suoni, traduzioni o elaborazioni linguistiche.

L’apprendimento automatico e avanzato da parte di un macchinario o software è reso possibile grazie a un subset macchina che opera su strutture di reti neurali artificiali: il Deep Learning. Ed è proprio all’interno dei confini del Machine Learning che si cela la parte “Deep”, così chiamata proprio per la sua profondità in termini livello. In tale substrato avvengono tutte le attività di ricezione, analisi e trasformazione degli input di informazione in entrata, trasformate nei livelli successivi in risposte e attività predittive.

Sulla base di modelli di apprendimento supervisionato o apprendimento non supervisionato (inserimento di input dati con o senza informazioni relative ai risultati desiderati con l’obiettivo) tali strutture matematiche si ispirano alla complessità dei sistemi neuronali biologici. Al pari della neurotrasmissione, anche il modello artificiale presenta intricati livelli di trasferimento di input e informazioni: l’interconnessione è nodale per risolvere problemi complessi e compiti non facilmente codificabili da parte di dispositivi e Machine Learning.

Quali vantaggi per le aziende? La risposta nei casi d’uso

I vantaggi del Deep Learning a livello aziendale sono innumerevoli, indipendentemente dal settore. Al giorno d’oggi si contano sei campi di applicazione principali:

• automotive
• cybersecurity
• data science
• health care
• marketing
• manufacturing

In generale, si può confermare l’adozione deep learning in piena linea con mission e obiettivi del modello Industry 4.0, specialmente l’automatizzazione dei processi. Di più, grazie all’alta predittività figlia delle accurate modalità di analisi, classificazione ed elaborazione dei dati, l’adozione “deep” consente di personalizzare la produttività complessiva, diminuendo sensibilmente costi, energia e rischi connessi.

A seguire una breve lista dei principali casi d’uso delle nuove tecnologie deep learning all’interno di imprese e aziende più innovative:

• sistemi di computer e image vision per auto senza conducente
• riconoscimento facciale, di immagini, suoni e porzioni di testo
• robot droni adibiti alla spedizione e consegna di pacchi
• identificazione e riconoscimento vocale e linguistico
• identificazione di entità e oggetti denominati
• generazione di didascalie, descrizioni articoli, testi
• riconoscimento di sequenze genetiche o molecole farmaceutiche
• traduzione, analisi e interpretazione di testi