Automazione Oggi 451

COVER STORY COVER STORY BECKHOFF AUTOMATION GENNAIO-FEBBRAIO 2024 AUTOMAZIONE OGGI 451 | 15 Quello dei Large Language Model (LLM) è un mondo davvero vasto. Per dare una defini- zione veloce, potremmo dire che sonomodelli di intelligenza artificiale che utilizzano tecni- che di deep learning per comprendere quali compiti eseguire e interagire di conseguenza. Si tratta di modelli il cui addestramento viene eseguito sulla base di enormi quantità di testi, spesso presi da Internet o da database lingui- stici specifici in forma di Big Data. In poche parole, e semplificando il concetto, un LLM si comporta al pari di un comune algoritmo di deep learning: in questo caso specifico, tutta- via, lo scopo è quello di riconoscere contenuti, generarne di nuovi, riassumerli o anche preve- derli. Un esempio noto, forse il più famoso, di LLM è Chat GPT (Generative Pre-trained Tran- sformer) di OpenAI, che ha dimostrato una notevole capacità nel comprendere, generare ed elaborare risposte in linguaggio naturale, aprendo nuove possibilità in settori come la ricerca, l’assistenza virtuale e anche la genera- zione e la documentazione di codice software. Per un’azienda innovativa come Beckhoff è subito apparso chiaro come il termine LLM, o meglio la sua ‘etichetta’ di modello linguistico di grande dimensione, sia alquanto limitante rispetto alle potenzialità che questa tecnica è in grado di esprimere in moltissimi campi, le cui applicazioni oggi stanno sconfinando con successo nel mondo dell’automazione industriale. I modelli linguistici LLM ora pos- sono infatti essere convenientemente utiliz- zati nell’ambiente di ingegneria TwinCAT XAE (eXtended Automation Engineering), la piat- taforma integrata di Beckhoff per lo sviluppo dei progetti di automazione, con un poten- ziale che può essere sfruttato per ottenere risultati incredibili in termini di supporto ed efficienza. Con TwinCAT Chat tutta la conoscenza è a portata di mano Ufficialmente presentato all’ultima edizione di SPS, svoltasi lo scorso novembre a No- rimberga, TwinCAT Chat è stata una delle novità che hanno maggiormente suscitato l’interesse dei visitatori. Utilizzando LLM come ChatGPT di OpenAI, TwinCAT Chat ha aggiunto nuove funzionalità all’ambiente di ingegneria TwinCAT XAE di Beckhoff, am- pliandone il potenziale per lo sviluppo dei progetti di automazione e dotando gli svi- luppatori di strumenti che ne aumentano produttività ed efficienza. Si tratta di un grande passo in avanti, che nell’ingegneria del software, e nel caso specifico dell’auto- mazione, potrebbe ben presto rivoluzionare il processo di sviluppo delle applicazioni, gra- zie alla possibilità di generare e/o completare automaticamente il codice. Oltre ad accele- rare il processo di sviluppo, e quindi accor- ciare il time-to-market, con TwinCAT Chat è possibile creare tutorial, così come chiedere supporto per risolvere le eventuali proble- matiche che possono insorgere nella fase di sviluppo. Ma i vantaggi non finiscono qui: TwinCAT Chat offre infatti una serie di op- portunità che permetteranno di trasformare il volto dell’ingegneria in relazione ai tempi e ai metodi attualmente utilizzati nello svi- luppo delle applicazioni di automazione. Dal punto di vista della gestione aziendale, i LLM favoriscono il trasferimento delle conoscenze all’interno dell’organizzazione. Possono in- fatti agire come base della conoscenza cen- tralizzata, custodendo informazioni preziose per renderle disponibili quando necessario. Uno strumento basato su LLM come TwinCAT Chat può inoltre supportare efficacemente il reparto di assistenza tecnica, alleggerendo la pressione a cui spesso gli operatori sono soggetti, agendo come primo punto di con- tatto per rispondere in modo idoneo e pun- tuale alle richieste dei clienti. TwinCAT Chat è stato sviluppato da Beckhoff con l’intento di offrire agli utenti uno strumento di lavoro quotidiano fruibile in modo ergonomico e vantaggioso, diversamente da ciò che accade in modalità web, ad esempio con ChatGPT. L’ambiente include infatti l’integrazione della funzione di chat direttamente nell’ambiente di sviluppo (IDE): ciò agevola l’interazione uomo-macchina e semplifica notevolmente il processo di sviluppo, poiché la comunica- zione e la generazione del codice, svolgen- dosi in un unico ambiente, sono un tutt’uno. Ottimizzare, documentare, completare, tutto in pochi click Un notevole vantaggio, che TwinCAT Chat offre, è dovuto al fatto che l’inizializzazione di base del modello LLM è stata specificamente orientata al mondo TwinCAT. Ciò consente di porre le domande in modo diretto, senza dover precisare che le si sta ponendo a Twin- CAT e che gli esempi di codice devono essere generati in Structured Text. Un punto di forza di TwinCAT Chat è l’imme- diatezza di utilizzo del codice generato in au- tomatico dal modello. L’integrazione diretta, oltre a far risparmiare tempo agli sviluppa- tori, riduce i possibili errori che, immancabil- mente, possono verificarsi durante le fasi di trasferimento manuale. La modalità di inte- razione con TwinCAT Chat è stata accurata- mente progettata in modo tale da ridurre al minimo la digitazione dei comandi. A questo proposito sono disponibili una serie di richie- ste pre-testate selezionabili con un semplice click del mouse, pensate appositamente per migliorare il flusso di lavoro, che includono azioni come: − Ottimizza : con questa funzione TwinCAT Chat offre una serie di suggerimenti utili ad aumentare le performance o a migliorare l’efficienza del codice. − Documenta : questa funzionalità forni- sce un supporto mirato per generare commenti e adeguata documenta- zione, in modo tale che il codice risulti più chiaro e, quindi, facilmente inter- pretabile da altri sviluppatori. − Completa : nel caso in cui il codice sia in- completo o manchino alcune specifiche porzioni, TwinCAT Chat è in grado di ge- nerare suggerimenti per completarlo e garantire così la sua piena e corretta funzionalità. − Refactoring : TwinCAT Chat può rielabo- rare il codice secondo linee guida speci- fiche, in modo da risultare allineato agli standard e alle prassi operative aziendali. HMI e gestione documentale, TwinCAT Chat sta già guardando al futuro La generazione di codice PLC non è il solo ambito dei LLM sul quale le attività di R&S di Beckhoff si stanno concentrando. In linea teorica, i modelli linguistici possono infatti essere utilizzati universalmente. Al mo- mento, Beckhoff sta lavorando anche sulla creazione automatica di progetti TwinCAT HMI. L’obiettivo è che un utente debba solo formulare come desidera che sia strutturato l’HMI: TwinCAT genererà l’intero progetto in background. In questo modo i clienti po- tranno ricevere in maniera quasi immediata un riscontro dell’HMI, per analizzare l’inte- razione uomo-macchina e, eventualmente, suggerire azioni correttive. Il meccanismo sarà lo stesso di quello introdotto con Twin- CAT Chat: la generazione dell’HMI avverrà semplicemente spiegando al sistema quali