Con nuove tecniche come Intelligenza artificiale (AI) non solo la nostra società, ma anche l'industria sta affrontando un cambiamento fondamentale. Mentre le aziende, dal team di ingegneri al senior management, riconoscono la necessità di implementare l'intelligenza artificiale nei loro processi di progettazione e sviluppo, l'effettiva implementazione delle tecnologie di intelligenza artificiale è stata lenta.
La ragione principale è che molti non sanno esattamente come questa tecnica possa essere utilizzata in modo efficiente e redditizio. Tuttavia, questa è solo una delle molte domande che le aziende dovrebbero porsi se vogliono usare l'intelligenza artificiale
Oltre Alexa e guida autonoma
Riconoscimento facciale su Facebook, traduzione automatica o guida autonoma - L'intelligenza artificiale è già utilizzata in molte aree e ci dà un'idea di un futuro in cui le macchine possono assumere compiti sempre più importanti.
Ma cosa significa Intelligenza Artificiale per un ingegnere in un'azienda di medie dimensioni o per uno scienziato in un istituto di ricerca? Le possibilità sono molteplici: con l'IA, ad esempio, possono essere applicati nuovi metodi di controllo degli alimenti o la natura geologica delle rocce analizzate per rendere le gallerie più veloci, più efficienti e meno costose. In quasi tutti i settori della ricerca e dell'industria, le tecnologie IA possono essere utilizzate per rendere i processi più efficienti o per trovare nuovi modi per padroneggiare le attività.
Come l'intelligenza artificiale diventa efficiente
Quando si parla di Intelligenza Artificiale oggi, nella maggior parte dei casi si intende che una macchina può imitare l'azione umana intelligente - una definizione che è esistita dall'introduzione del termine AI negli anni 50. Ma per un uso veramente efficiente, la macchina diventa interessante solo se può eguagliare o addirittura superare le prestazioni umane. Questo è il modo in cui diamo alle persone la possibilità di eseguire attività ripetitive o di fare le cose più velocemente, in modo più sicuro o più preciso dai computer.
Per questo, le macchine devono essere addestrate per compiti specifici. Tradizionalmente, ciò significava creare un programma che elabora i dati e quindi fornisce l'output desiderato. L'applicazione dell'apprendimento automatico, una tecnica AI ampiamente utilizzata, ribalta questo approccio assicurandosi che la macchina ottenga tutti i dati importanti e dettando l'output desiderato. Il computer quindi scrive il programma appropriato per questo. In alcuni casi, solo l'input e la macchina creano un modello corrispondente.
Dati, guadagni, modello di apprendimento automatico: manca qualcosa
Ma nella maggior parte dei casi, i dati, il risultato desiderato e la capacità di creare un modello di apprendimento automatico costituiscono solo una piccola parte di un'applicazione. Ciò che manca, ad esempio, è l'intero processo di raccolta e elaborazione dei dati in anticipo e la sua implementazione in un sistema embedded.
Ciò risulta chiaro con l'esempio di un sistema di assistenza alla corsia: un modello di apprendimento automatico riconosce le corsie sulle strade e può garantire che un veicolo mantenga la propria corsia. Ma prima, i dati provenienti da molti sensori e telecamere diversi devono essere ottenuti e sincronizzati. Inoltre, il sistema ha bisogno di informazioni sulla velocità e se il veicolo deve girare. Questi dati devono essere analizzati e pre-elaborati, ad esempio per correggere immagini scarsamente esposte o disturbi dell'immagine causati da forti nevicate.
L'algoritmo di rilevamento corsia deve essere integrato nelle simulazioni per verificare se funziona correttamente. Viene quindi installato su un processore embedded per essere eseguito in tempo reale nel veicolo.
AI come parte di un processo di progettazione completamente maturo
Tutti questi compiti sono spazi di lavoro di ingegneri e ricercatori, senza i quali il modello di intelligenza artificiale non funzionerebbe. Ciò significa che l'intelligenza artificiale è solo un passo nel lavoro di molti, al termine della quale esiste una macchina intelligente. In realtà, è solo una parte dello sviluppo del modello. Inoltre, può essere utile utilizzare lo sviluppo di algoritmi tradizionali o la modellazione e la simulazione.
Osservando l'intero flusso di lavoro, sono ancora necessari alcuni passi fondamentali, come la possibilità di acquisire dati da sensori, documenti o database e analizzarli, analizzarli ed elaborarli. Seguendo la costruzione del modello, l'implementazione avviene su app desktop, in data center e cloud o su sistemi embedded.
Alla fine, l'intelligenza artificiale è solo un altro strumento che possiamo usare per risolvere le sfide in un modo diverso o affrontare nuove sfide. Vogliamo dimostrare che l'intelligenza artificiale è facilmente accessibile a ingegneri e ricercatori e che possono utilizzarla in un flusso di lavoro a loro familiare, anche se non hanno alcuna conoscenza precedente specifica in quest'area.
Estratto dal discorso di apertura di Matlab Expo