AS_06_2020

Automazione e Strumentazione Settembre 2020 INDAGINE approfondimenti 47 L’Intelligenza Artificiale debole ipotizza la pos- sibilità di costruire una macchina in grado di svol- gere operazioni complesse simulando il compor- tamento umano come nel caso dei sistemi esperti, degli assistenti vocali, dei sistemi automatici di guida e di controllo del volo ecc. L’Intelligenza Artificiale forte parte dall’idea di realizzare un computer o una macchina in grado di svolgere tutte le operazioni dell’uomo e di rag- giungere una capacità cognitiva pari o superiore a quella umana. Siamo ancora lontani da questo tipo di AI, ma a partire dagli anni 2000 si sono verificati notevoli sviluppi nella ricerca e nell’in- dustria, a partire dalla riscoperta del cosiddetto deep learning . Con quest’espressione si intende una classe di algoritmi precedentemente noti come reti neurali artificiali , che sono in grado di elaborare enormi quantità di dati in quanto composti da un numero elevatissimo di parametri modificabili automaticamente. Gli impatti sull’industria Robot, veicoli intelligenti autonomi, sistemi di visione, controllo, sicurezza e ispezione, ima- ging, logistica, macchine utensili e altre tecno- logie di automazione avanzata sono terreni di applicazione ideali per l’Intelligenza Artificiale. L’AI può supportare le aziende di produzione a realizzare impianti e reti di forniture flessibili ed efficienti oltre a rendere disponibili i dati e conte- stualizzarli per prendere decisioni. Nell’industria maggiore è il livello di AI applicato all’ automazione , maggiore è la velocità con la quale i processi produttivi si possono adattare e modificare. C’è poi il tema della diversificazione, nel senso che i processi automatici si basano sulla semplificazione e stan- dardizzazione di determi- nate fasi produttive. L’AI facilita tali processi inte- grando e gestendo le dif- ferenti funzioni di un’in- tera linea produttiva. Non ultima la questione della complessità. La rivoluzione dell’AI permette di realizzare macchine in grado di prendere deci- sioni basate sul loro livello di apprendimento, sostituendo in parte l’apporto umano e automatiz- zando task sempre più complessi. Nella fabbrica intelligente si parla soprattutto di Machine Learning , ovvero di un metodo di ana- lisi dei dati che consente di automatizzare la cre- azione di un modello analitico . Include logiche e servizi di apprendimento automatico applicati alle macchine. Queste possono essere programmate per apprendere e modificare le proprie azioni in funzione dell’analisi dei dati provenienti dalle nuove piattaforme tecnologiche di Industria 4.0 (per esempio IoT, Cloud, wearable technologies). Il Machine Learning identifica analisi che utiliz- zano algoritmi di diverse tipologie per appren- dere dai dati . In particolare il Machine Learning viene integrato con l’Intelligenza Artificiale e consente alle macchine di svolgere azioni anche Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning (ResearchGate) Il deep learning, già molto utilizzato nell’industria, comprende una classe di algoritmi basati sulle reti neurali artificiali