AS_01_2020

Gennaio/Febbraio 2020 Automazione e Strumentazione CONTROLLO approfondimenti 64 L’ intelligenza artificiale sta entrando a far parte delle nostre vite ed è destinata a rivoluzionare diversi settori tra cui quello dell’automazione indu- striale. L’implementazione dei modelli neurali in applicazioni computer-based rappresenta infatti una grandissima opportunità per i produttori di sistemi e macchinari destinati a vari ambiti applicativi. L’intelligenza artificiale, in una delle sue accezioni più moderne, si basa sul concetto di deep learning che è l’attitudine di un sistema a svolgere azioni senza che esso venga pre-programmato a farlo. Tutto ciò avviene grazie ad una fase di ‘adde- stramento’ del sistema stesso che consente l’e- strapolazione delle regole logiche che serviranno per interpretare nuove informazioni, un processo che in gergo ‘tecnico’ è denominato inferenza . Da diversi anni enti di ricerca, università e orga- nizzazioni private stanno lavorando allo sviluppo di algoritmi neurali e oggi esistono una moltepli- cità di modelli ‘pre-allenati’ che possono essere sfruttati in applicazioni di vario tipo. L’imple- mentazione di modelli neurali in applicazioni computer-based ha aperto le porte allo sviluppo di software e hardware dedicati. Da IoT ad AIoT grazie all’edge computing Esaminando la complessità dei macchinari e dei moltepelici standard industriali, insieme al fatto che molto spesso vengono richieste alte prestazioni e magari anche uno stretto determi- DA CONTRDATA: NUOVI STRUMENTI PER APPLICAZIONI AI Intelligenza artificiale al lavoro nell’industria Oggi il mercato industriale è in grado di offrire degli strumenti hardware e software appositamente progettati per realizzare applicazioni di intelligenza artificiale (AI). In particolare, Contradata propone delle soluzioni specifiche per l’AI che comprendono delle schede di accelerazione, con differenti processori e vari fattori di forma, oltre a sistemi embedded PC particolarmente adatti per implementare motori di inferenza. Bruno Vernero A FIL DI RETE contradata.it Utilizzando risorse di calcolo di tipo ‘edge’ è possibile rendere più efficienti le applicazioni industriali di intelligenza artificiale, elaborando il dato localmente e riducendo il carico di dati sulla rete nel suo complesso