Lo sviluppo tecnologico transita dalla Generative AI, elemento già superato secondo Yann LeCun, Chief AI Scientist (Meta) – come da lui affermato al WAICF 2024, principale evento europeo su AI, davanti a una platea rimasta senza parole. In effetti, al momento, il “fine ultimo” è la creazione di una AGI, Intelligenza Artificiale Generale, ossia un’intelligenza artificiale in grado di comprendere e ragionare come un essere umano, dotata di autoapprendimento, capace di eseguire attività, composte da diversi task/step, per le quali non è stata specificamente addestrata in precedenza.
Per gli esseri umani, la vista è un veicolo fondamentale per conoscere il mondo circostante, per entrare in relazione con il prossimo, capire e rispondere alle sollecitazioni, percepire emozioni e stati d’animo e reagire coerentemente (non sempre!).
Pertanto, in questo viaggio verso l’AGI, un ruolo fondamentale è ricoperto dalla Computer vision, il senso della vista dei Cognitive Robot, con l’obiettivo di generare un Digital Human, un’intelligenza che simuli, per quanto possibile, quella umana.
Cos’è e come funziona la Computer vision
La Computer vision (di seguito “CV”), o visione artificiale, è un campo dell’intelligenza artificiale che consente ai computer di estrarre informazioni e compiere azioni basandosi sull’elaborazione di immagini, video e altri dati visivi utilizzando processi di apprendimento automatico. In parole semplici, insegna ai computer a “vedere” e a comprendere il mondo che li circonda, imitando l’occhio umano.
La Computer vision funziona acquisendo immagini digitali tramite telecamere o altri sensori, elaborandole con algoritmi complessi e traendone informazioni utili, che possono riguardare la presenza di oggetti, l’identificazione della loro forma, del movimento, di pattern o l’analisi del contesto visivo in cui si trovano.
La Computer vision trova applicazione in numerosi ambiti, fra cui:
- Riconoscimento di oggetti: identificare e classificare oggetti all’interno di immagini o video, come auto, persone, animali o prodotti.
- Analisi di immagini: estrarre informazioni da immagini, come la presenza di difetti in un prodotto, la lettura di testo da un cartello o la presenza di possibili displasie dall’analisi di una radiografia.
- Visione per robot: guidare robot in ambienti complessi, per la navigazione autonoma o per la manipolazione di oggetti.
- Realtà aumentata: sovrapporre informazioni digitali al mondo reale, come nei giochi o per applicazioni di navigazione.
- Sicurezza e sorveglianza: monitorare ambienti, riconoscere volti, identificare persone o oggetti sospetti.
Il modello operativo di funzionamento della Computer vision è composto dai seguenti step principali:
1. Acquisizione delle immagini: fotocamere o altri sensori catturano immagini o video del mondo reale.
2. Pre-elaborazione: le immagini vengono preparate per l’analisi, scomposte in pixel e pre-processate, ad esempio ridimensionandole, correggendo l’illuminazione o rimuovendo il “rumore”.
3. Estrazione “Feature”: algoritmi identificano elementi chiave come bordi, forme, colori e “texture”.
4. Apprendimento: reti neurali artificiali, come, per esempio, le CNN (Convolutional Neural Networks), vengono addestrate su dataset di grandi dimensioni, costituiti da immagini “etichettate” per imparare a riconoscere oggetti, contesto visivo e pattern ricorsivi.
5. Riconoscimento e classificazione: l’intelligenza artificiale analizza le immagini estratte e le confronta con i modelli appresi, classificandole e assegnando loro etichette.
6. Azione o informazione: in base al risultato ottenuto dagli step precedenti, il sistema può compiere un’azione (ad esempio, attivare un robot o inviare una notifica di “alert”) oppure fornire informazioni all’utente (come la descrizione di un’immagine o la presenza di un oggetto), o, in generale, interagire con l’ambiente circostante in modo simile all’essere umano.
Differenze tra Computer vision e intelligenza artificiale
La Computer vision e l’intelligenza artificiale (IA) sono due discipline complementari ma distintive.
L’Intelligenza artificiale comprende diverse tecnologie, volte a dotare i computer di capacità cognitive simili a quelle umane.
La Computer vision, invece, è un ramo specifico dell’AI, focalizzato sulla capacità dei computer di elaborare e comprendere informazioni visive.
L’AI comprende una vasta gamma di tecniche, tra cui il machine learning e le reti neurali, che possono essere utilizzate anche nella Computer vision. Tuttavia, mentre la Computer vision si concentra sulla percezione visiva, l’AI può essere applicata a una varietà di compiti, come il riconoscimento vocale, la traduzione automatica, la pianificazione e il ragionamento.
I benefici della Computer vision per le aziende
La Computer vision sta diventando un alleato prezioso per le aziende di tutti i settori, offrendo una serie di vantaggi tangibili che possono tradursi in un significativo aumento di efficienza, produttività e profitti. Ecco alcuni dei benefici chiave:
1. Ottimizzazione dei processi: La Computer vision automatizza attività ripetitive e complesse, come l’ispezione dei prodotti, il controllo qualità, il monitoraggio della produzione e la gestione dell’inventario, liberando tempo e risorse per compiti più strategici.
2. Aumento della produttività: L’automazione e l’analisi di dati visivi velocizzano i flussi di lavoro, riducono gli errori umani e migliorano la precisione, incrementando la produttività complessiva.
3. Riduzione dei costi: la Computer vision può ridurre i costi di manodopera, diminuire gli sprechi e ottimizzare l’utilizzo delle risorse, generando un significativo risparmio economico per le aziende.
4. Miglioramento della sicurezza: i sistemi di visione artificiale possono monitorare ambienti di lavoro, identificare potenziali pericoli e prevenire incidenti, garantendo un ambiente lavorativo più sicuro. Inoltre, il riconoscimento facciale può essere utilizzato per il controllo degli accessi e per garantire la sicurezza del personale e delle risorse aziendali.
5. Migliore esperienza per il cliente: la Computer vision può essere utilizzata per personalizzare le interazioni con i clienti, fornire servizi di assistenza più efficienti e analizzare il comportamento dei consumatori per migliorare prodotti e servizi.
6. Vantaggio competitivo: le aziende che adottano la Computer vision ottengono un vantaggio competitivo significativo, posizionandosi all’avanguardia dell’innovazione e migliorando la propria capacità di adattarsi alle esigenze del mercato: le aziende possono sviluppare prodotti e servizi personalizzati e altamente performanti basati sull’analisi visiva dei dati, migliorando l’esperienza del cliente e aumentando la fedeltà del marchio.
In definitiva, la Computer vision rappresenta una tecnologia rivoluzionaria che può trasformare il modo in cui le aziende operano, offrendo un ventaglio di opportunità per aumentare l’efficienza, la produttività, la sicurezza, la competitività e la redditività.
Esempi di applicazione della Computer vision
Digital health
La Computer vision sta rivoluzionando il settore della Digital health, offrendo innovative soluzioni per la diagnosi, il monitoraggio e il trattamento delle malattie. Un esempio è la sua applicazione nella diagnosi precoce del melanoma, uno dei tumori della pelle più aggressivi.
Sistemi di CV basati su reti neurali convoluzionali vengono addestrati su dataset di notevoli dimensioni, costituiti da immagini di lesioni cutanee, per identificare in modo automatico i melanomi con un’elevata accuratezza, paragonabile o qualitativamente superiore a quella dei dermatologi esperti.
La CV permette di:
- Effettuare screening più rapidi e accurati: la CV può analizzare un gran numero di nei in breve tempo, aiutando a identificare quelli sospetti che richiedono un’ulteriore valutazione medica.
- Migliorare l’accessibilità alle cure: la teledermatologia basata sulla CV può raggiungere pazienti in zone remote o con difficoltà di accesso a uno specialista, garantendo loro un primo consulto tempestivo.
- Promuovere la prevenzione: la CV può essere utilizzata per educare i pazienti sui segni del melanoma e incoraggiarli a fare regolari autoesami della pelle.
L’applicazione della Computer vision nella diagnosi precoce del melanoma rappresenta un passo avanti significativo nella lotta contro questo tumore, con il potenziale di salvare numerose vite umane.
Wellness
La Computer vision sta entrando anche nel mondo del fitness, offrendo soluzioni innovative per l’allenamento personalizzato e il monitoraggio dei progressi. Un esempio interessante è l’utilizzo di sistemi di CV per l’analisi della reazione degli utenti, della postura e della tecnica di esecuzione degli esercizi. Attraverso telecamere o smartphone, la CV può:
- Rilevare la postura dell’utente: identificare eventuali squilibri o posizioni scorrette che potrebbero causare infortuni o ridurre l’efficacia dell’esercizio.
- Rilevare eventuale eccessivo affaticamento degli utenti: rilevare sforzi eccessivi degli utenti durante lo svolgimento degli esercizi (per esempio rilevando le espressioni del viso durante un esercizio sull’ellittica) e adeguare il ritmo di esecuzione conseguentemente;
- Fornire feedback in tempo reale: guidare l’utente verso la corretta esecuzione dell’esercizio, correggendo errori posturali e ottimizzando il movimento.
- Monitorare i progressi nel tempo: registrare i dati di allenamento e fornire metriche personalizzate per valutare i miglioramenti nel tempo.
Questa tecnologia offre diversi vantaggi:
- Allenamenti più sicuri ed efficaci: riduce il rischio di infortuni e massimizza i benefici degli esercizi.
- Esperienza di allenamento personalizzata: adatta gli esercizi alle esigenze e agli obiettivi individuali.
- Motivazione e supporto accresciuti: il feedback e il monitoraggio dei progressi aiutano gli utenti a rimanere motivati e a raggiungere i propri obiettivi di fitness.
L’applicazione della Computer vision nel fitness rappresenta un’evoluzione interessante che mira a rendere l’allenamento più personalizzato, efficace e sicuro, aiutando gli utenti a raggiungere i propri obiettivi di forma fisica in modo più efficiente.
Come implementare la Computer vision in azienda
Al fine di massimizzare i benefici e ridurre i rischi relativi all’introduzione di applicazioni AI che utilizzano la CV, l’implementazione in azienda richiede un approccio strategico e pianificato con cura, seguendo alcuni “step” fondamentali:
1. Definire gli obiettivi: identificare gli obiettivi aziendali da raggiungere e le aree di business che possono trarre vantaggio dall’utilizzo della Computer vision attraverso l’analisi visiva dei dati, in modo da indirizzare correttamente la scelta delle soluzioni e delle tecnologie da utilizzare.
2. Scegliere la tecnologia più efficace: tra le diverse soluzioni di CV sul mercato, è importante selezionare la tecnologia più adatta alle esigenze specifiche dell’azienda, considerando fattori come la scalabilità, la flessibilità e l’integrazione con i sistemi IT esistenti.
3. Pianificare l’integrazione della CV in azienda: la strategia di integrazione della Computer vision all’interno dell’azienda può includere lo sviluppo di nuove applicazioni e sistemi basati sulla Computer vision, l’integrazione con i sistemi esistenti, la formazione del personale e la gestione del cambiamento organizzativo. Inoltre, è cruciale garantire la sicurezza e la conformità normativa durante l’implementazione della CV, considerando la protezione dei dati sensibili e la privacy dei clienti, l’implementazione di controlli di sicurezza robusti, il rispetto delle normative e delle leggi locali e internazionali relative alla protezione dei dati personali e alla sicurezza informatica, i criteri inerenti la “Responsible AI” e quanto previsto a livello normativo dall’EU AI Act.
4. Preparare i dati: la CV si basa sull’analisi di dati visivi. Pertanto, è fondamentale disporre di un set di dati etichettato e di elevata qualità per addestrare i modelli di intelligenza artificiale.
5. Sviluppare o acquisire soluzioni: la CV può essere implementata sviluppando soluzioni interne o acquisendo soluzioni da fornitori specializzati. La scelta dipende dalle competenze interne e dalle risorse finanziarie disponibili.
6. Test: è fondamentale eseguire accurati test delle soluzioni CV in un ambiente controllato prima di implementarle su larga scala. Questo approccio consente di identificare e correggere eventuali difetti e ottimizzare le prestazioni. Durante la fase di implementazione, è importante monitorare e valutare costantemente i progressi e i risultati ottenuti mediante l’utilizzo della CV. A tal proposito, è opportuno dotarsi di una piattaforma di AI governance che consenta di effettuare costantemente l’analisi delle metriche di performance, di confrontare le prestazioni tra diverse tecnologie AI disponibili e di modificare rapidamente le componenti elementari delle applicazioni cognitive, al fine di utilizzare la soluzione tecnologica più efficace per lo specifico caso d’uso, dataset e cliente.
7. Integrare con i sistemi esistenti: la CV deve essere integrata con i sistemi IT esistenti in azienda, per garantire la re-ingegnerizzazione dei processi di business in ambito mediante l’utilizzo della Computer vision.
8. Training del personale e Change management: è importante eseguire il training del personale all’utilizzo delle soluzioni CV e facilitare il conseguente cambiamento a livello organizzativo e di processo. In questo modo si stimola l’adozione della tecnologia di CV e si costruisce una cultura dell’innovazione condivisa a livello aziendale.
9. Monitorare e ottimizzare: le prestazioni delle soluzioni CV devono essere monitorate regolarmente per identificarne eventuali aree di miglioramento, utilizzando un insieme di KPI (Key Performance Indicator) di riferimento. È importante ottimizzare continuamente i modelli e i processi per mantenere la massima efficienza e ottenere i migliori risultati, in particolare al variare del contesto circostante in analisi.
10. Adattarsi e progredire: la Computer Vision è in continua evoluzione. È fondamentale rimanere aggiornati sugli ultimi sviluppi e dotarsi di piattaforme AI flessibili, che consentano di adattare le soluzioni implementate in base alle nuove tecnologie disponibili sul mercato.
Il futuro della Computer vision: nuove tendenze e tecnologie emergenti
La Computer vision, così come l’AI, è destinata a permeare ogni aspetto della nostra vita e a influenzare profondamente il futuro di svariati ambiti di applicazione. I progressi esponenziali nell’intelligenza artificiale, nell’apprendimento automatico e nella computazione ad elevate prestazioni (HPC, High Performance Computing e Quantum Computing) stanno spianando la strada a un panorama di applicazioni inedite e impensabili solo pochi anni fa.
Visione artificiale ubiqua: la CV diventerà onnipresente, integrata in dispositivi di uso quotidiano come smartphone, tablet, automobili e persino capi di abbigliamento. Questa ubiquità permetterà una raccolta e un’analisi di dati visivi su scala mai vista prima, alimentando una nuova era di intelligenza contestuale e di interazione uomo-macchina intuitiva.
Apprendimento continuo e adattamento: i sistemi di CV diventeranno capaci di apprendere e adattarsi continuamente, migliorando autonomamente le proprie prestazioni e la propria comprensione del mondo circostante. Questo apprendimento continuo permetterà di personalizzare ulteriormente le esperienze degli utenti e di rispondere in modo più efficace alle esigenze in evoluzione.
Fusione di dati multimodali: la CV si integrerà con altre tecnologie di acquisizione sensoriale, come la robotica, la sensoristica e l’Internet of Things (IoT), creando un ecosistema di dati multimodali ricco e informativo. Questa fusione di dati permetterà di ottenere una comprensione più profonda e olistica del mondo reale, aprendo nuove frontiere per l’automazione intelligente e la risoluzione di problemi complessi. Inoltre, la miniaturizzazione e integrazione dei sensori ottici e delle fotocamere consentirà l’implementazione della Computer vision in una vasta gamma di dispositivi e apparecchiature, dal settore automobilistico e industriale ai dispositivi indossabili, agli smartphone, fino ad applicazioni a livello sanitario.
Generazione di contenuti creativi: la CV sarà utilizzata per generare contenuti creativi come immagini, video e musica, rivoluzionando il modo in cui comunichiamo, ci esprimiamo e fruiamo di contenuti multimediali. Questa capacità di generazione creativa permetterà di personalizzare ulteriormente le esperienze degli utenti e di creare nuove forme di arte e intrattenimento.
Sviluppo di Intelligenza Artificiale Generale: la CV svolgerà un ruolo fondamentale nello sviluppo dell’Intelligenza Artificiale Generale (AGI), un’intelligenza artificiale in grado di comprendere e ragionare come un essere umano. Questa AGI, alimentata dalla CV, avrà un impatto profondo sulla società, aprendo nuove frontiere per la ricerca scientifica, l’innovazione tecnologica e il progresso umano.
Conclusioni
“Dipingo i fiori per non farli morire” (Frida Kahlo). Ho letto più volte questa frase prima di scrivere questo articolo e, se ripenso alla mia vita, posso affermare che i giorni che maggiormente l’hanno resa “musicale” sono quelli in cui ho provato forti emozioni.
La mia anima dicotomica: tecnologia e arte, ingegneria e musica, ratio et sensus, a volte mi fa strizzare l’occhio con imperdonabile complicità verso lo “sviluppo tecnologico”, applaudendo alla “Generative AI”, che, in realtà, è una “combinazione lineare” di elementi resi noti a una “macchina” e che poco ha a che fare con la creatività di un essere umano; magari come Giacomo Puccini (“Donna non vidi mai simile a questa – a dirle: Io t’amo, a nuova vita l’alma mia si desta”, Manon Lescaut), Anima sensibile, capace di commuovere e incantare.
Assumendo che sviluppare AI non sia un esercizio di stile o di informatica, penso che il fine ultimo sia quello di creare Cognitive Robot che possano interagire con gli esseri umani in modo efficace, emulandone, per quanto possibile, processi di apprendimento, di ragionamento, di conoscenza e di socializzazione, nonostante siano entità molto diverse, non dotate di sensibilità, emozioni, sentimenti, se non per la capacità di saper eseguire sentiment analysis, cioè classificazione, sulla base di esempi storici.
Le nuove tendenze e tecnologie emergenti nel campo della Computer vision promettono di trasformare radicalmente il modo in cui interagiamo con il mondo visivo, aprendo la strada a nuove opportunità di business, innovazione e progresso tecnologico.
Con l’evoluzione continua della tecnologia e l’impegno per l’innovazione, ci aspettiamo che la Computer vision continuerà a guidare la trasformazione digitale e a plasmare il nostro futuro in modi sempre più sorprendenti e rivoluzionari, migliorando sensibilmente la qualità e l’efficacia dell’interazione uomo-macchina, in un mondo in cui al centro c’è sempre una meravigliosa creatura complessa: l’Uomo.
