Una delle sfide che ci attende nel prossimo futuro è rappresentato dalla Computer Vision, una tra le nuove frontiere dell’Intelligenza Artificiale. Secondo una stima fatta da GlobalData, entro 10 anni la visione artificiale troverà moltissime applicazioni in tanti settori diversi. La GlobalData è una società europea leader nell’analisi dei dati. Anche l‘Osservatorio Artificial Intelligence di Milano si è trovato in accordo con questa previsione.
La Computer Vision, anche detta visione artificiale, è l’insieme dei processi che mirano a creare un modello approssimato del mondo reale in 3D, partendo da immagini bidimensionali in 2D. Ovvero un complesso sistema di elaborazione ed analisi di immagini. La macchina ha quindi la capacità di riprodurre le funzioni visive di un essere umano. Essa è in grado non solo di riconoscere oggetti e persone, ma anche di estrapolare informazioni utili da ciò.
Questa funzione viene utilizzata principalmente per migliorare la sicurezza e integrare o sostituire l’intervento umano in diverse attività.
Alla base della visione artificiale troviamo l’utilizzo di reti neurali stratificate; queste permettono di sviluppare processi di apprendimento propri del cervello umano. Utilizzando quindi algoritmi e analisi dei dati, vengono estrapolate le informazioni utili a comprendere il linguaggio umano, in modo tale da fornire soluzioni intelligenti. Lo definiamo Intelligent Data Processing.
Per intenderci, è come se l’AI fosse dotata del senso della vista e di un sistema nervoso in grado di acquisire, analizzare, elaborare dati e informazioni. Le immagini vengono ottenute mediante sensori ottici come videocamere, fotocamere e altri dispositivi e poi vengono analizzate. Affinché il sistema di visione artificiale funzioni correttamente, è necessario addestrare la rete neurale a riconoscere forme e colori. Essa deve anche distinguere i vari oggetti e seguirne gli spostamenti nello spazio. Questo viene fatto attraverso il deep learning.
Grazie agli strumenti dell’intelligenza artificiale possiamo ottenere moltissime immagini diverse in tanti contesti differenti. E ogni immagine ci comunica qualcosa.
Le differenze partono dalla tipologia di immagini: fotografica, termica e radiografica. Ma ci sono variazioni anche prendendo in considerazione il livello di colore, il dispositivo utilizzato e considerando la risoluzione. Per continuare poi con la funzione di risposta RF e Point Spread Function PSF.
Le immagini acquisite possono essere sottoposte a trasformazioni geometriche e segmentazioni. Possono essere utilizzate per le applicazioni in computer grafica, per l’identificazione automatica di oggetti e per stabilizzare automaticamente l’illuminazione. Le immagini raccolte sono utili anche per l’analisi dati e calcoli di probabilità nel mondo dell’industria.
Un esempio di quello di cui stiamo parlando è la manutenzione predittiva degli impianti industriali. Ovvero la capacità di leggere i dati riguardo il funzionamento dei macchinari, allo scopo di predire la probabilità che avvenga o meno un guasto o una rottura. Questo permette di intervenire tempestivamente con l’eventuale riparazione o sostituzione.
La Computer Vision in sostanza, fornisce correlazioni tra dati ed eventi in apparenza non collegati tra loro.
I settori in cui adottiamo la tecnologia della visione artificiale sono tanti e molto diversi tra loro. Ne nominiamo alcuni: