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Automating tiring and repetitive activities to leave more space for human creativity: this is one of the concrete consequences of implementing AI

COS’E L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE?

IA analizza dati sempre più in profondità

utilizzando reti neurali che hanno molti livelli nascosti. Sono necessari molti dati per addestrare i modelli di deep learning poiché apprendono direttamente dagli stessi. Con più dati è possibile alimentarli, più accurati diventano.

IA raggiunge un'incredibile precisione

grazie alla profondità delle reti neurali – che in precedenza era impossibile. Ad esempio, le tue interazioni con Alexa, Google Search e Google Photos sono tutte basate sul deep learning e continuano a diventare sempre più accurate man mano che le usi.

IA per ottenere il massimo dai tuoi dati

Quando gli algoritmi sono in autoapprendimento i dati stessi possono diventare proprietà intellettuale. In un qualsiasi settore di mercato, anche se tutti i competitori applicassero tecniche di analisi simili, il possessore di dati migliori risulterebbe comunque vittorioso.

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PERCHÉ L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE È IMPORTANTE?

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IA automatizza apprendimento continuo e scoperta attraverso i dati.

Ma l'IA si comporta diversamente dall'automazione robotizzata basata su hardware. Invece di automatizzare i compiti manuali, l'IA esegue i compiti frequenti e ad alto volume, in modo affidabile e senza fatica

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IA si adatta attraverso algoritmi di apprendimento

Accade invece che i prodotti già in uso vengono migliorati con le funzionalità di IA, esattamente come Siri è stato aggiunto come nuova funzionalità a una generazione di prodotti Apple..

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IA si adatta attraverso algoritmi di apprendimento

progressivo e lascia che siano i dati a fare la programmazione. L'IA trova la struttura e le regolarità nei dati in modo che l'algoritmo acquisisca un'abilità: l'algoritmo diventa un classificatore o un predittore. La retro propagazione è una tecnica di intelligenza artificiale che permette al modello di adattarsi attraverso addestramento e dati aggiuntivi, quando la prima risposta non è corretta.

I FILONI DI STUDIO DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Machine learning

automatizza la costruzione di modelli analitici. Utilizza metodi provenienti da reti neurali, statistiche, ricerca operativa e fisica per trovare informazioni nascoste nei dati senza essere stato esplicitamente programmato su dove guardare o a quali conclusioni giungere.

Cognitive computing

è una branca dell'intelligenza artificiale che vuole ottenere un'interazione naturale con le macchine, simile a quella umana. 

Utilizzando l'intelligenza artificiale e il calcolo cognitivo, l'obiettivo finale è una macchina che simuli i processi umani attraverso la capacità di interpretare immagini e parlato e che sia poi in grado di rispondere in modo coerente.  

Le reti neurali

sono un tipo di machine learning costituito da unità interconnesse (come i neuroni) che elabora le informazioni rispondendo agli input esterni e trasmettendo le informazioni tra ogni unità.

 Il processo richiede ai dati più passaggi per trovare le connessioni e ricavare significato dai dati non definiti.

Natural language processing

 (NLP) è la capacità dei computer di analizzare, comprendere e generare il linguaggio umano, compreso il parlato. La fase successiva dell'NLP è l'interazione linguistica naturale, che consente agli esseri umani di comunicare con i computer utilizzando un linguaggio normale e quotidiano per svolgere le loro attività.

Deep learning 

 utilizza enormi reti neurali con molti livelli di unità di elaborazione. Sfrutta i progressi nella potenza di calcolo e le migliorate tecniche di apprendimento per imparare i modelli complessi presenti nella grandi quantità di dati. Le applicazioni più comuni includono il riconoscimento di immagini e voce.

Altre tencnologie abilitano e supportano l'intelligenza artificiale:

Unità di elaborazione grafica

sono fondamentali per l’intelligenza artificiale perché forniscono la potenza di calcolo necessaria per l’elaborazione iterativa. L’apprendimento delle reti neurali richiede grandi dati e potenza di calcolo elevata.

The Internet of Things

genera enormi quantità di dati dai dispositivi connessi, la maggior parte dei quali non analizzati. L’automazione dei modelli con l’IA ci permetterà di utilizzarne di più

Algoritmi avanzati

sono stati sviluppati e combinati in nuovi modi per analizzare più dati più velocemente e a più livelli. Questa elaborazione intelligente è fondamentale per identificare e prevedere eventi rari, comprendere sistemi complessi e ottimizzare gli scenari.

APIs, le interfacce di programmazione di un'applicazione,

sono pacchetti di codice che consentono di aggiungere funzionalità di IA a prodotti e pacchetti software esistenti Possono aggiungere funzionalità di riconoscimento delle immagini ai sistemi di sicurezza domestica e funzionalità di Q&A che descrivono dati, creano didascalie e titoli o richiamano modelli e informazioni sui dati.

In sintesi, l’obiettivo dell’IA è quello di fornire un software che possa ragionare sugli input e spiegare sugli output.

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