INTELLIGENZA ARTIFICIALE:
RUOLO NEI PROGETTI SMART E IOT
Definizioni
L’intelligenza artificiale (AI) è un insieme di tecnologie che consentono ai computer di eseguire una serie di funzioni avanzate, tra cui la capacità di vedere, comprendere e tradurre il linguaggio parlato e scritto, analizzare i dati, fornire suggerimenti, modificare autonomamente cicli di funzionamento o produzione.
A livello operativo per l’uso aziendale, l’AI è un insieme di tecnologie basate principalmente sul machine learning e sul deep learning, il loro utilizzo ad esempio consente di effettuare analisi dei dati, previsioni, categorizzazione degli oggetti, elaborazione del linguaggio naturale, suggerimenti, recupero intelligente dei dati e altro ancora.
Il Ruolo
L’AI è diventata sempre più importante nell’ambito IoT per automatizzare le attività quotidiane e migliorare l’efficienza dei sistemi in ambito IoT.
Uno degli utilizzi più affascinante è per esempio creare modelli di apprendimento automatico che possono essere utilizzati per migliorare le prestazioni dei dispositivi IoT, inoltre consente di migliorare la sicurezza degli utenti. Utilizzando l’AI, i dispositivi IoT possono rilevare anomalie o attività sospette segnalandole tempestivamente agli utenti. Inoltre, l’AI può essere utilizzata per ottimizzare l’utilizzo dell’energia in modo da ridurre i costi e aumentare la durata della batteria dei dispositivi IoT.
Le opportunità del Machine Learning
L’utilizzo del Machine Learning e delle altre tecniche di apprendimento alla base dell’Intelligenza Artificiale avrà un ruolo sempre maggiore, innanzitutto si amplia la gamma dei servizi tradizionali integrando le nuove logiche in grado di soddisfare e in molti casi anticipare i bisogni di aziende e consumatori. Infine Le informazioni generate da componenti e sensori connessi alla rete, ealborate dagli algoritmi AI potranno generare analisi avanzate e predittive.
Le Tecniche di Intelligenza Artificiale
- Apprendimento automatico: l’apprendimento automatico è una tecnica di intelligenza artificiale che consente ai dispositivi IoT di apprendere e migliorare le proprie prestazioni. L’apprendimento automatico utilizza algoritmi per analizzare i dati raccolti dai sensori IoT e identificare schemi e correlazioni.
- Reti neurali: le reti neurali sono un tipo di algoritmo di intelligenza artificiale ispirato dal funzionamento del cervello umano e sono in grado di apprendere dai dati e di identificare schemi e correlazioni.
- Algoritmi genetici: in questo settore sono utilizzati utilizza principi ispirati dalla teoria dell’evoluzione per risolvere problemi complessi. Gli algoritmi genetici possono essere utilizzati per migliorare l’efficienza energetica dei dispositivi IoT. Essi utilizzano un approccio generazionale, simile alla riproduzione naturale, per trovare una soluzione ottimale a un problema specifico
- Riconoscimento del linguaggio naturale: ‘elaborazione del linguaggio naturale, o NLP (Natural Language Processing), è una branca dell’intelligenza artificiale (AI) che consente ai sistemi informatici di comprendere, interpretare, controllare e capire il linguaggio umano.
- Analisi delle immagini: l’analisi delle immagini è una tecnica di intelligenza artificiale che consente ai dispositivi IoT di analizzare e interpretare le immagini. L’analisi delle immagini può essere utilizzata per migliorare la capacità di monitoraggio dei dispositivi IoT pertanto è larghissimo il campo delle applicazioni: industria, retail, telemedicina, automotive, riconoscimento degli oggetti, biometria, telecamere intelligenti per la videosorveglianza, tracciamento di movimento.
di Pasquale Valle – IT Technical Manager – Cabling & Monitoring Specialist – Ethernet IP and Industrial Network Specialist presso Trinity s.r.l.