Questo articolo illustra i recenti sviluppi e funzionalità dell'intelligenza artificiale, con particolare attenzione alla visione artificiale. Mostra come l'intelligenza artificiale stia trasformando settori come la sanità, l'agricoltura, l'industria manifatturiera e l'automotive.
In fatto di tendenze tecnologiche trasformazionali, l'impatto dell'intelligenza artificiale (IA) non va sottovalutato. Questo progresso rivoluzionario consente l'analisi dei dati, il riconoscimento di modelli, l'automazione robotica e una consapevolezza percettiva che riproduce l'efficienza analitica a umana. Le applicazioni "intelligenti" sono sempre più diffuse, alimentate da sofisticati algoritmi di apprendimento e reti di elaborazione neurali che supportano calcoli complessi e processi decisionali rapidi. Con una previsione di mercato da 2 trilioni di dollari entro il 2030, l'intelligenza artificiale si appresta a rivoluzionare la produzione e l'adattabilità in tutti i settori.
Con l'emergere di casi di utilizzo dell'IA intelligenti e basati sulle informazioni, il potenziale in termini di produttività è quasi pari all'intenso fabbisogno energetico. Ciò significa che l'esigenza di assemblaggi di connettori affidabili, di sensori sofisticati e di un notevole aumento della velocità di elaborazione dei data center non è più forte che mai. Diamo uno sguardo più da vicino ai recenti sviluppi dell'intelligenza artificiale e alle sue capacità percettive, in particolare la visione artificiale.
Panoramica sull'IA: ondate di informazioni senza precedenti
Fin da quando il Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence si è riunito nel 1956, l'intelligenza artificiale è stata considerata rivoluzionaria. Ora che il ChatGPT generativo di OpenAI è un termine familiare, la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) ha diviso i progressi dell'intelligenza artificiale in "ondate". I sistemi basati su regole sono stati sviluppati nella prima ondata, mentre ora stiamo vivendo la seconda ondata, fatta di addestramento mediante set di dati, percezione e apprendimento statistico.
Ciò significa che attualmente l'intelligenza artificiale consente ai sistemi elettronici e meccanici di:
- Scoprire e riconoscere. L'apprendimento automatico (ML), una branca fondamentale dell'intelligenza artificiale, fa riferimento alle tecnologie e agli algoritmi di addestramento tramite dati che consentono ai sistemi basati sull'IA di identificare modelli e trarre conclusioni logiche, accumulando esperienza per accelerare la comprensione. Grazie a una combinazione di IA e ML, le apparecchiature automatizzate sono ora in grado di valutare l'ambiente circostante, riconoscendo gli input per prendere rapidamente decisioni basate sul contesto.
- Percepire e vedere. Con l'aiuto di sensori avanzati, l'intelligenza artificiale consente a computer e robot di rilevare informazioni ambientali che supportano una valutazione intelligente. La visione artificiale, a volte detta visione computerizzata, è la capacità di un sistema meccanizzato di percepire ed elaborare le osservazioni in modi che supportano un'azione plausibile. Alimentata da una gamma di sofisticati componenti hardware e software, la visione artificiale si affida all'intelligenza artificiale per la sua capacità di analizzare, interpretare e adattare. Pensiamo alla visione artificiale come alla capacità di fornire degli "occhi" alle apparecchiature moderne...
un concetto futuristico che, gradualmente, sta diventando realtà.
L'efficienza dell'IA
Le funzionalità di intelligenza artificiale, apprendimento automatico e visione artificiale sono pronte ad aiutare i sensori basati sulla percezione e le applicazioni intelligenti a trasformare l'efficienza nel panorama aziendale e per i consumatori. Alcuni esempi di settore promettenti sono riportati di seguito.
Oggi, la rapida evoluzione del settore sanitario è la prova che i progressi dell'intelligenza artificiale migliorano la vita delle persone. In termini di visione artificiale, esistono strumenti in grado di rilevare con precisione lesioni cutanee dall'aspetto sospetto. Sono in fase di valutazione altri dispositivi che aiutano a prevedere la probabilità di coronaropatie analizzando le scansioni visive.
Uno degli sviluppi più promettenti in campo medico è forse quello dei robot chirurgici basati sui dati, che aiutano a migliorare la visualizzazione e la precisione durante le procedure, con una guida intraoperatoria assistita dall'intelligenza artificiale. Le sfide legate all'intervento sul corpo umano includono spazi ristretti, strutture complesse e ingresso di umidità. Pertanto, per garantire la sicurezza del paziente e prestazioni affidabili, questi robot altamente manovrabili spesso utilizzano una combinazione di connettori sigillati, microelettronica, sensori miniaturizzati, apparecchiature fotografiche e fibre ottiche.
Nel complesso, questi elementi aiutano medici qualificati a fornire cure minimamente invasive, accedendo e visualizzando aree anatomiche ben definite per prendere decisioni percettive in tempo reale, supportate dall'intelligenza artificiale. Spesso, questo riduce drasticamente le dimensioni delle incisioni, aumentando così la sicurezza, riducendo il dolore e le cicatrici, accelerando i tempi di recupero del paziente e riducendo le spese. Grazie ai robot chirurgici, molte procedure che un tempo richiedevano degenze ospedaliere prolungate possono ora essere eseguite presso strutture ambulatoriali.
Garantire l'approvvigionamento alimentare a livello mondiale è fondamentale e il settore agricolo sta sperimentando da tempo le tecnologie intelligenti. L’intelligenza artificiale sta già fornendo una serie di miglioramenti che influiscono sulle principali attività agricole.
Per quanto riguarda la gestione del bestiame, la visione artificiale e i sensori vengono combinati con dispositivi e droni dotati di intelligenza artificiale per monitorare il benessere degli animali, tenere traccia delle mandrie, valutare i ritmi di alimentazione e i modelli comportamentali. Per fare un esempio: l'imaging a infrarossi viene valutato per "vedere" le condizioni di vita ed eventuali sintomi, mentre i modelli addestrati tramite l'intelligenza artificiale imparano a riconoscere i movimenti anomali degli animali.
Molti dei sensori utilizzati nei moderni sistemi di monitoraggio degli animali sono indossabili e trasmettono i dati al cloud tramite comunicazioni a bassa larghezza di banda. Ad esempio, gli innovativi monitor robotici per il pascolo utilizzano fasce elettroniche per le zampe che interagiscono con sensori montati sugli animali per valutare l'interazione sociale e i modelli di alimentazione. Analogamente, in regioni come la Scozia si utilizzano collari intelligenti basati su biosensori per monitorare la fertilità delle mucche.
Per quanto riguarda la gestione delle colture, le serre intelligenti integrano sensori con attuatori, tecnologia HVAC, sistemi di irrigazione e illuminazione per permettere di visualizzare, automatizzare e ottimizzare la crescita delle piante. Il termine "agricoltura di precisione" è stato coniato proprio per descrivere l'uso collettivo di sensori supportati dall'intelligenza artificiale, monitor GPS, comunicazioni wireless e velivoli senza pilota (UAV) per supervisionare l'efficienza agricola. Ad esempio, gli odierni trattori intelligenti sfruttano reti di sensori, monitor visivi guidati dall'IA, controller integrati e altre tecnologie avanzate per automatizzare alcune funzioni di guida, misurare e posizionare i semi, applicare fertilizzanti, valutare la resa e trasmettere informazioni sui livelli di carburante delle apparecchiature.
L'Industria 4.0, la quarta rivoluzione industriale, consente ai produttori di acquisire e analizzare le informazioni in modo da ridurre i colli di bottiglia della produttività e migliorare la gestione dei materiali. L'Industrial Internet of Things (IIoT) è in continua espansione e sta dando vita a fabbriche intelligenti interconnesse, sempre più efficienti grazie alle applicazioni ML e all'uso della visione artificiale. Grandview Research sostiene infatti che le crescenti esigenze di automazione e miglioramento dei processi di controllo della qualità continueranno a promuovere l'adozione della visione artificiale in ambito industriale, in un mercato con un CAGR del 7,7% da qui al 2030.
Il piano della produzione presenta una serie di possibili scenari di utilizzo della visione artificiale. Un esempio è rappresentato dalla valutazione dello stato delle apparecchiature. I produttori utilizzano già l'intelligenza artificiale per analizzare i dati provenienti da sensori e macchine in fabbrica; questo contribuisce a prevedere la probabilità di guasti alle apparecchiature. Mentre le macchine eseguono autocontrolli di routine, la visione artificiale può sfruttare algoritmi di apprendimento predefiniti per "vedere" i problemi operativi e accelerare la riparazione proattiva.
In termini di realizzazione di prodotti, sulle linee di assemblaggio automatizzate si inizia ad applicare una logica M2M (da macchina a macchina) localizzata e controllata da sofisticati moduli ML, che analizzano le informazioni per autoregolarsi in tempo reale. La visione artificiale può aiutare a valutare rapidamente i materiali in ogni fase dell'assemblaggio, rimuovendo gli elementi difettosi non appena vengono identificati. Vantaggi simili si estendono alla produzione additiva, spesso chiamata stampa 3D, in cui la visione artificiale può contribuire a individuare errori in fase iniziale e problemi di prototipazione, prima che possano trasformarsi in costosi difetti in un prodotto finito complesso.
La visione artificiale sta migliorando anche i robot industriali. Mentre i primi robot di fabbrica erano soltanto in grado di utilizzare i sensori per misurare fattori quali vibrazioni e temperatura, la visione artificiale può consentire l'apprendimento percettivo che aiuta i robot a riconoscere piccole crepe o altre imperfezioni.
I veicoli di oggi sono sempre più elettrificati e, in un futuro non troppo lontano, molti saranno interamente a guida autonoma. Questa rivoluzione richiede la perfetta integrazione di numerosi sensori, telecamere, antenne, cavi e connettori che trasmettano i dati in modo affidabile per una rapida analisi.
Grazie a questi complessi relè di comunicazione, le auto a guida autonoma utilizzano l'intelligenza artificiale per interagire con gli altri veicoli e per identificare in tempo reale i segnali stradali e i pedoni. Con la sua crescente diffusione, la visione artificiale è la chiave per un funzionamento sicuro e affidabile dei veicoli autonomi.
All'interno dell'abitacolo, ad esempio, la visione artificiale è in grado di stabilire se il conducente sta per avere un colpo di sonno e può attivare un allarme sonoro nel veicolo. All'esterno del veicolo, la visione artificiale può potenziare le telecamere e i sensori supportati dall'intelligenza artificiale per interpretare gli elementi infrastrutturali che indicano stazioni di ricarica o parcheggi disponibili. Questa stessa tecnologia può anche continuare a migliorare la comunicazione V2V (da veicolo a veicolo), aiutando le auto a "vedere" i segnali di un imminente cambio di corsia o a identificare i pericoli nascosti per evitare collisioni.
Naturalmente, la maggior parte delle linee di assemblaggio automobilistiche utilizza già la visione artificiale per rilevare nuovi pezzi, assistere nei controlli qualità, aiutare i robot a posizionare i componenti e non solo. Il settore dei trasporti è tra quelli che espongono i sistemi elettronici alla più ampia gamma di condizioni estreme. È per questo motivo che, in termini di potenziamento delle fabbriche intelligenti guidate dall'intelligenza artificiale, il settore dei trasporti è in prima linea.
Conclusione: settori in evoluzione con l'IA
L'intelligenza artificiale si sta dimostrando straordinariamente abile nell'accelerare l'utilizzo delle informazioni e nel trasformare l'efficienza. Man mano che funzionalità avanzate come la visione artificiale vengono impiegate in una crescente varietà di casi di utilizzo, si avvicina sempre di più la terza ondata dell'IA definita dalla DARPA: la capacità delle macchine di creare inferenze e spiegare le proprie decisioni.
Per ottimizzare la produttività basata dall'intelligenza artificiale, tuttavia, le capacità di gestione dell'energia e dei dati devono continuare a crescere in modo esponenziale. Ciò richiede maggiore velocità e capacità dei data center, microelettronica e sensori avanzati e connettori ultra affidabili costruiti per resistere ad ambienti gravosi. Grazie a decenni di competenze ingegneristiche e all'esperienza integrata a livello globale in tutti i principali settori industriali, Molex e Arrow Electronics offrono soluzioni di connettività all'avanguardia che aiutano le aziende tecnologiche e gli ingegneri di progettazione a promuovere l'innovazione continua.
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