AS_06_2020

Settembre 2020 Automazione e Strumentazione INDAGINE approfondimenti 48 senza l’intervento diretto di programmatori. Collegato al concetto di Machine Learning vi è quello di Cognitive Computing che indica la capacità di alcune soluzioni software di affrontare situazioni complesse caratterizzate da una grande quantità di dati non strutturati e soggetti a cam- biamenti frequenti. Si parla inoltre di Cognitive Manufacturing per designare sistemi di produzione e di auto- mazione basati su apparati sviluppati per racco- gliere dati, elaborarli a livello locale, trasformarli in conoscenza e applicarla in azioni destinate alla produzione. Il Machine Learning per il controllo e per la sicurezza di fabbrica Perché dunque il Machine Learning (ML) è una componente fondamentale della moderna auto- mazione di fabbrica? Tra- dizionalmente i complessi strumenti utilizzati nel campo della produzio- ne industriale sono stati sviluppati per eseguire attività ripetitive, ma sog- gette anche a variazioni in termini di reazioni e feedback provenienti dai nodi di rilevamento e con- trollo appositamente progettati. Con il ML è pos- sibile realizzare macchine in grado di apprende- re dal mutare delle condizioni , di minimizzare gli effetti secondari e di ridurre gli sprechi. Le grandi quantità di informazioni fornite ai data cen- ter remoti fungono da ‘materie prime’ per il data mining , per le reti neurali e per altre tecniche di Intelligenza Artificiale utilizzate per migliorare il funzionamento dei sistemi automatizzati. Un esempio di applicazione dell’Intelligenza Arti- ficiale in fabbrica è il miglioramento continuo del riconoscimento di modelli visivi grazie agli algo- ritmi di deep learning che utilizzano reti neurali. Le possibilità di analisi dei dati e del loro utilizzo per migliorare il funzionamento dei sistemi indu- striali automatizzati sono potenzialmente limitate solo dalla fantasia dei progettisti e degli esperti di intelligenza artificiale. Molti progressi dipen- L’utilizzo di sistemi di Intelligenza Artificiale sta influendo in modo notevole anche sull’organizzazione delle attività di Smart Working e di Mobile Device Management Le reti neurali permettono di elaborare grandi quantità di dati in base a parametri modificabili automaticamente