AS_08_2019

Novembre/Dicembre 2019 Automazione e Strumentazione INDAGINE approfondimenti 40 Dagli anni 50 a oggi l’Intelligenza Artificiale è stata protagonista di quasi 340.000 richieste di brevetto e di oltre 1,6 milioni di pubblica- zioni scientifiche. Machine Learning, Deep Learning e reti neurali sono le tecniche di fron- tiera dell’AI in maggiore espansione. Già oggi sono alla base del funzionamento di Google e dei principali motori di ricerca, delle piatta- forme di streaming come Netflix, YouTube e Spotify, dei social network come Facebook e Twitter, degli assistenti vocali e di applicazioni industriali come la guida autonoma, i sistemi di visione e il controllo qualità. In particolare le reti neurali sono modelli matematici composti da neuroni artificiali ispirati alle reti neurali biologiche modellate da interconnessioni di informazioni. Secondo tale paradigma (connessionismo) si possono realizzare architetture ad alto livello di paralle- lismo, evitando il cosiddetto collo di bottiglia di Von Neumann dove tutte le informazioni devono transitare serialmente per la CPU. Strutturalmente una rete neurale artificiale può essere implementata tramite programmi software e sistemi hardware dedicati (DSP, Digital Signal Processing) in eventuale con- giunzione con la logica fuzzy. Accanto allo sviluppo delle reti neurali a par- tire dagli anni 60 si affermarono anche i cosid- detti sistemi esperti , esempio tipico di sistemi basati sulla conoscenza, ovvero di software che risolvono i problemi con un meccanismo di inferenza per separare la conoscenza dal modo in cui essa viene usata. Un sistema esperto è sempre in grado di spiegare logicamente le sue decisioni, mentre ciò non è vero nelle reti neu- rali. Nei primi anni 80, i costi elevati e la delu- dente affidabilità dei primi sistemi immessi sul mercato ne determinò una brusca frenata. Oggi tuttavia i sistemi esperti possono essere rivita- LA RETE NEURALE ARTIFICIALE DIVENTA UNO STRUMENTO DIFFUSO E DISPONIBILE L’età d’oro delle reti neurali Nel campo dell’apprendimento automatico, una rete neurale artificiale è un modello computazionale a elevato parallelismo composto da neuroni artificiali che si ispirano ai sistemi biologici. Con il supporto di nuovi metodi di addestramento oggi le reti neurali sono una risposta efficace in moltissime applicazioni. Armando Martin @armando_martin I H i 1 i 2 i n o 1 o 2 o n h 1 O h 2 h k . . . . . . . . . Rete neurale artificiale