AES_1 2023

INDAGINE Approfondimenti 54 Gennaio - Febbraio 2023 n Automazione e Strumentazione Classificazione operativa Le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale sono molteplici e riguardano numerosi ambiti, non solo industriali. Se è vero che l’Intelligenza Artificiale potrebbe essere applicata a un numero indefinito di scenari, questo processo di diffusione non è desti- nato a manifestarsi in tutti gli ambiti alla stessa velocità. Tentiamo quindi di circoscrivere i tipi di AI maggiormente interessanti dal punto di vista dell’innovazione e delle soluzioni tecnologiche disponibili. Machine Learning Il Machine Learning (ML) insegna ai computer e ai robot a compiere azioni imparando dall’esperienza o meglio attraverso programmi di apprendimento automatico. In sostanza, gli algoritmi di Machine Learning usano metodi matematico-computazionali per apprendere informazioni direttamente dai dati, senza modelli matematici ed equazioni predetermi- nate. Gli algoritmi di ML migliorano le loro presta- zioni in modo adattivo via via che aumentano gli esempi da cui apprendere. Il Machine Learning ha particolare successo nella fabbrica intelligente in termini di analisi dei dati che consente di automatizzare la creazione di un modello analitico. Include logiche e servizi di apprendimento automatico applicati alle macchine. Deep Learning Il Deep Learning, la cui traduzione letterale signi- fica apprendimento profondo, è una sottocatego- ria del Machine Learning e indica quella branca dell’Intelligenza Artificiale che fa riferimento agli algoritmi ispirati alla struttura e alla funzione del cervello, chiamati reti neurali artificiali. Il Deep Learning può gestire in maniera efficace problemi molto complessi, come avviene nel caso della guida autonoma, del riconoscimento del linguaggio con tecnologie NLP (Natural Language Processing), nel riconoscimento delle immagini, nelle raccomanda- zioni contestuali (chatbot e assistenti virtuali) e nel fact checking, giusto per citare alcune tra le applica- zioni più diffuse. NLP (Natural Processing Language) Il Natural Processing Language è l’insieme delle tecniche di elaborazione del linguaggio naturale ovvero un ramo dell’AI che si occupa della com- prensione dei testi per generare traduzioni automa- tiche o risposte appropriate nelle conversazioni. BI (Business Intelligence) Il principale strumento utile a migliorare le stra- tegie d’impresa è la Business Intelligence. Questa disciplina, supportata da tecniche e algoritmi di Intelligenza Artificiale, fornisce una conoscenza descrittiva dell’impresa, basata sui dati storici e attuali, per rappresentare quindi eventi e trend ope- rativi passati o in corso. In termini complementari la Business Analytics comprende le soluzioni utili a sfruttare questi dati in forma predittiva, per pianifi- care le attività migliorando il processo decisionale di business. Sistemi Esperti I sistemi esperti sono applicazioni tecnologiche che appartengono al grande alveo dell’Intelligenza Artificiale e possono essere identificati come pro- grammi software che riproducono le prestazioni di una o più persone esperte in un determinato campo di attività. Si tratta di sistemi ormai abbastanza maturi che trovano quindi ampia applicabilità in molti contesti. Sono strutturati su tre differenti livelli tecnologici: base di conoscenza (knowledge base), motore inferenziale, interfaccia utente. Speech Recognition I sistemi di speech recognition o riconoscimento vocale comprendono ed interpretano il linguaggio umano attraverso un segnale audio e lo trasformano in testo o in altri formati di dati. Una tecnologia impiegata principalmente nel controllo di apparec- Grazie ai più recenti semiconduttori veloci e ad alto parallelismo, le reti neurali artificiali hanno raggiunto nuovi livelli di funzionalità