Che cos'è la visione artificiale e come funziona?

Il nostro mondo è inondato di dati visivi, ed è anche il modo in cui vediamo e interpretiamo il mondo noi stessi. Ma molto più grande della memoria di qualsiasi singolo essere umano – o persino della memoria cumulativa di 8 miliardi di persone del pianeta – sono le immagini e i video memorizzati online. Milioni ogni giorno vengono caricati sui social media.

Sono sui nostri telefoni e sui nostri computer; cloud e locali. Questa esplosione di informazioni visive ha creato la necessità di comprenderle, e questo avviene attraverso la visione artificiale. Questo campo dell’intelligenza artificiale consente ai computer di “vedere”, interpretare e comprendere il mondo visivo proprio come fanno gli esseri umani.

La visione artificiale sta ora iniziando a trasformare le industrie, e il suo impatto è di vasta portata.

Demistificare la visione artificiale

La visione artificiale cerca di replicare (e migliorare) ciò che sappiamo che il sistema visivo umano può raggiungere. È complessa, come la nostra, e non sappiamo sempre come funzionano gli algoritmi, rendendola più astratta della nostra.

Come facciamo a far capire a una macchina un’immagine in primo luogo? Il processo inizia con l’acquisizione dell’immagine, dove telecamere/sensori catturano informazioni visive. Poi arriva l’elaborazione dell’immagine, dove gli algoritmi migliorano le immagini per renderle più facili da comprendere, come ridurre il rumore. L’estrazione delle caratteristiche è il passo successivo, dove il sistema identifica elementi importanti all’interno dell’immagine, come i suoi bordi, forme e colori. Gli algoritmi, spesso troppo avanzati per essere compresi (perché si sono auto-apprendendo), utilizzano quindi queste caratteristiche per il riconoscimento dei modelli.

La meccanica della visione artificiale

La magia della visione artificiale risiede nei suoi algoritmi, ma questi variano effettivamente a seconda del caso d’uso e dell’approccio. Le Reti Neurali Convoluzionali sono forse le più comuni poiché eccellono nella classificazione delle immagini e nella rilevazione degli oggetti, che hanno molti usi industriali.

Gli algoritmi di rilevamento degli oggetti come You Only Look Once e Region-based CNN identificano e localizzano oggetti all’interno delle immagini, come disegnare riquadri attorno a auto o persone per rilevare il flusso del traffico. La segmentazione delle immagini è una tecnica completamente separata in cui gli algoritmi dividono le immagini in regioni significative.

Esempi nel mondo reale

La visione artificiale è tutt’altro che un concetto teorico, poiché ora ha molti usi industriali, il che significa che ha implicazioni finanziarie ed economiche. In sanità, può utilizzare immagini mediche per rilevare tumori (meglio degli esseri umani in alcuni casi) così come molti altri compiti di riconoscimento dei modelli all’interno della ricerca. L’industria del commercio al dettaglio può utilizzarla per il checkout automatizzato, proprio come i negozi Amazon che ti osservano mentre prendi le cose dallo scaffale. Gli impianti di produzione la utilizzano per il controllo qualità, mentre i veicoli autonomi si basano fortemente sulla visione artificiale per guidare in sicurezza e leggere il mondo intorno a loro.

Aziende che guidano il cambiamento

Molte aziende stanno guidando l’innovazione nella visione artificiale. Giganti della tecnologia come Google, Microsoft e Amazon offrono potenti servizi basati su cloud, come l’API Cloud Vision di Google, Rekognition di Amazon e i Servizi Cognitivi per la Visione di Microsoft. Tutti questi forniscono modelli pre-addestrati e API per gli sviluppatori e sono ottimi strumenti, ma forse più importante è la strategia.

Digitalsense – Computer Vision è un’azienda di sviluppo di visione artificiale con sede in Uruguay che si specializza in IA. La tecnologia offerta include rilevamento degli oggetti, riconoscimento facciale e capacità OCR. La loro esperienza spazia in più settori, dall’Intrattenimento e FoodTech alla Bellezza e Benessere. Progetti di successo includono Sienz (controllo qualità della frutta) e Ulta (esperienza di prova del trucco), dove hanno fornito soluzioni complete dall’analisi aziendale e R&D allo sviluppo e distribuzione completi.

Clarifai è un’altra azienda importante. Ha una piattaforma molto intuitiva (non necessariamente una consulenza) con un grande focus sugli strumenti per sviluppatori. La piattaforma supporta circa mezzo milione di utenti in tutto il mondo, elaborando un’incredibile quantità di richieste di IA ogni giorno. Deepomatic è anche importante nel riconoscimento delle immagini. Lavorano in una varietà di settori e attualmente analizzano quasi 1 milione di operazioni ogni mese per importanti clienti come Bouygues Telecom e Swisscom.

Il futuro della visione artificiale

È difficile prevedere cosa sarà possibile in un anno con la visione artificiale, ma molte consulenze hanno una migliore ipotesi. Ciò che è certo è che non ci sono segni di rallentamento dell’innovazione, e questo significa che la trasformazione digitale non è solo importante oggi, ma anche in futuro.

L’edge computing porterà un’elaborazione molto più veloce, e questi dati saranno analizzati più vicino alla fonte. Inoltre, si spera che l’IA spiegabile renda i modelli più trasparenti, il che significa che possiamo modificarli meglio, ma anche affinare le preoccupazioni etiche che le persone hanno con essi. Naturalmente, l’IoT e la robotica scendono solo di prezzo, il che significa che la visione artificiale diventerà sempre più accessibile a piccole aziende e startup.

*La visione artificiale sta cambiando il modo in cui le aziende e i loro processi interagiscono con l’ambiente circostante, dalla comprensione di più sul loro traffico pedonale per evitare pericoli sul posto di lavoro. È iniziata come un campo di ricerca con connotazioni di fantascienza, ma ha rapidamente avuto un impatto nel mondo reale. Inoltre, il suo utilizzo va ben oltre il risparmio di denaro (lavoro) o l’accelerazione dei processi. Invece, in un numero sempre crescente di situazioni, la visione artificiale sta superando i suoi omologhi umani. Questa storia ruota attorno alla sostituzione e alla disoccupazione? No, significa semplicemente che gli esseri umani possono concentrarsi su ciò in cui sono bravi, mentre i computer si occupano del riconoscimento dei modelli.