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Intelligenza artificiale: la rivoluzione nell'industria del futuro o del presente?
Marco Giacomini - Real Comm
Sommario
- Chi siamo
- Suite Industria 5.0
- Intelligenza Artificiale
- Applicazioni concrete per la produzione
- I vantaggi nell'utilizzo
Attiva dal 2000, Real Comm opera nei settori:
- Sviluppo applicazioni web-based con AI
- Integrazione di sistemi software e hardware
- Servizi infrastrutturali e networking
Dispone di un Green Data Center certificato ISO 27001. Real Comm inoltre è certificata ISO 9001.
Tutti i progetti realizzati nascono da elevati standard di progettazione, dall'utilizzo di tecnologie innovative, e da un'attenzione costante alle esigenze del cliente.
Real Comm è in grado di offrire competenze a diversi livelli: software, hardware, infrastrutturale, e di processo.
Collaborazioni di valore:
- Polo Tecnologico Alto Adriatico
- Stanford University
- Università degli Studi di Trieste
- Università degli Studi di Udine
Suite Industria 5.0 - HyperPLANT
- Cos'è Industria 5.0
- Dal punto di vista normativo / agevolativo: Industria 4.0 + ESG
- Dal punto di vista dell'innovazione: Industria 4.0 + ESG +
HyperPLANT - Suite Industria 5
E' progettata secondo i principi cardine della quarta rivoluzione industriale:
- Interconnessione e Integrazione
- Flessibilità
- Produzione di valore
Attraverso l'utilizzo di moduli interoperabili, garantisce la piena copertura dei processi per tutte le aree aziendali (operations, acquisti, etc...)
Intelligenza Artificiale
- Perché l'intelligenza artificiale
- determinismo vs. Non determinismo
- terminologia di base per IA
- applicazioni concrete per la produzione
Perché l'intelligenza artificiale
Modello generale per astrarre un problema tecnico che risolviamo quotidianamente.
Le modalità che utilizziamo per trasformare l'Input in Output possono essere di NATURA DIVERSA
Caso 1: esiste una rappresentazione matematica analitica che dall'input ci permette di produrre l'output
Esempio: calcolo del momento di inerzia in Fisica, per una sbarra omogenea.
Caso 2: NON esiste una rappresentazione matematica analitica che dall'input ci permette di produrre l'output, ma esiste comunque un procedimento automatico esatto (Algoritmo)
Esempio: calcolo del massimo comun divisore (MCD) tra due interi a e b. In tal caso non c'è una formula che da a e b permetta di arrivare all'MCD, ma c'è un procedimento ben noto
Algoritmo di Euclide - IV sec a.C.
Caso 3: i casi visti fino ad ora sono tutto sommato semplici, perché prevedono l'esistenza di una funzione (esprimibile in modo analitico o algoritmico) in grado di mappare l'input nell'output.
Ma è sempre così?
Chiediamoci prima di tutto perché abbiamo inventato il concetto di "caso".
Ad esempio: come possiamo predire il comportamento di una rana che salta tra le ninfee di uno stagno?
Caso precedente (nel PDF) era un esempio di predizione. Consideriamo ora un caso di classificazione. Supponiamo
vogliamo riconoscere (= classificare!) delle immagini. Partiamo da un caso semplicissimo di "cifre".
Un'immagine è una matrice di valori (anche binari). Posso pensare di riconoscere le immagini con tecniche deterministiche? No: ad esempio per problematiche legate al rumore.
E quindi, come facciamo?
Consideriamo ora un caso più complesso: vogliamo far camminare un robot antropomorfo, e quindi vogliamo
generare dei movimenti adeguati. E' quindi un caso di generazione
In questo caso possiamo immaginarci un metodo deterministico per generare i necessari segnali da dare agli attuatori per far camminare il robot?
Teoricamente è possibile, ma troppo lungo e complesso.
E quindi come facciamo?
E se volessimo ottenere questi movimenti?
Ci sono quindi delle attività che vanno svolte con metodi deterministici: analitici o algoritmici.
Ci sono però anche delle attività che NON E' POSSIBILE eseguire con metodi deterministici:
- Perché la legge analitica o l'algoritmo sono troppo complessi da trovare e richiederebbero troppo tempo
- Perché richiederebbero tempi di elaborazione troppo alti
Bene: questi sono i casi in cui è indispensabile utilizzare l'intelligenza artificiale!
Ed ecco quindi spiegato il claim attuale sull'AI
DEFINIZIONI DI IA
1° definizione di IA: L'intelligenza artificiale (IA) è l'abilità di una macchina di mostrare capacità umane quali il ragionamento, l'apprendimento, la pianificazione e la creatività.
2° definizione di IA: L'intelligenza artificiale (IA) è un campo dell'informatica che si occupa di creare sistemi in grado di eseguire compiti che emulano l'intelligenza umana.
Questi compiti possono includere il ragionamento, l'apprendimento, la percezione visiva, il riconoscimento vocale, la traduzione tra lingue diverse e persino la presa di decisioni.
L'obiettivo dell'IA non è solo di simulare l'intelligenza umana, ma anche di creare sistemi che possano migliorare e
ottimizzare processi, compiti e scoperte.
Continua nel PDF
- Sviluppo applicazioni web-based con AI
- Integrazione di sistemi software e hardware
- Servizi infrastrutturali e networking
Dispone di un Green Data Center certificato ISO 27001. Real Comm inoltre è certificata ISO 9001.
Tutti i progetti realizzati nascono da elevati standard di progettazione, dall'utilizzo di tecnologie innovative, e da un'attenzione costante alle esigenze del cliente.
Real Comm è in grado di offrire competenze a diversi livelli: software, hardware, infrastrutturale, e di processo.
Collaborazioni di valore:
- Polo Tecnologico Alto Adriatico
- Stanford University
- Università degli Studi di Trieste
- Università degli Studi di Udine
Suite Industria 5.0 - HyperPLANT
- Cos'è Industria 5.0
- Dal punto di vista normativo / agevolativo: Industria 4.0 + ESG
- Dal punto di vista dell'innovazione: Industria 4.0 + ESG +
HyperPLANT - Suite Industria 5
E' progettata secondo i principi cardine della quarta rivoluzione industriale:
- Interconnessione e Integrazione
- Flessibilità
- Produzione di valore
Attraverso l'utilizzo di moduli interoperabili, garantisce la piena copertura dei processi per tutte le aree aziendali (operations, acquisti, etc...)
Intelligenza Artificiale
- Perché l'intelligenza artificiale
- determinismo vs. Non determinismo
- terminologia di base per IA
- applicazioni concrete per la produzione
Perché l'intelligenza artificiale
Modello generale per astrarre un problema tecnico che risolviamo quotidianamente.
Le modalità che utilizziamo per trasformare l'Input in Output possono essere di NATURA DIVERSA
Caso 1: esiste una rappresentazione matematica analitica che dall'input ci permette di produrre l'output
Esempio: calcolo del momento di inerzia in Fisica, per una sbarra omogenea.
Caso 2: NON esiste una rappresentazione matematica analitica che dall'input ci permette di produrre l'output, ma esiste comunque un procedimento automatico esatto (Algoritmo)
Esempio: calcolo del massimo comun divisore (MCD) tra due interi a e b. In tal caso non c'è una formula che da a e b permetta di arrivare all'MCD, ma c'è un procedimento ben noto
Algoritmo di Euclide - IV sec a.C.
Caso 3: i casi visti fino ad ora sono tutto sommato semplici, perché prevedono l'esistenza di una funzione (esprimibile in modo analitico o algoritmico) in grado di mappare l'input nell'output.
Ma è sempre così?
Chiediamoci prima di tutto perché abbiamo inventato il concetto di "caso".
Ad esempio: come possiamo predire il comportamento di una rana che salta tra le ninfee di uno stagno?
Caso precedente (nel PDF) era un esempio di predizione. Consideriamo ora un caso di classificazione. Supponiamo
vogliamo riconoscere (= classificare!) delle immagini. Partiamo da un caso semplicissimo di "cifre".
Un'immagine è una matrice di valori (anche binari). Posso pensare di riconoscere le immagini con tecniche deterministiche? No: ad esempio per problematiche legate al rumore.
E quindi, come facciamo?
Consideriamo ora un caso più complesso: vogliamo far camminare un robot antropomorfo, e quindi vogliamo
generare dei movimenti adeguati. E' quindi un caso di generazione
In questo caso possiamo immaginarci un metodo deterministico per generare i necessari segnali da dare agli attuatori per far camminare il robot?
Teoricamente è possibile, ma troppo lungo e complesso.
E quindi come facciamo?
E se volessimo ottenere questi movimenti?
Ci sono quindi delle attività che vanno svolte con metodi deterministici: analitici o algoritmici.
Ci sono però anche delle attività che NON E' POSSIBILE eseguire con metodi deterministici:
- Perché la legge analitica o l'algoritmo sono troppo complessi da trovare e richiederebbero troppo tempo
- Perché richiederebbero tempi di elaborazione troppo alti
Bene: questi sono i casi in cui è indispensabile utilizzare l'intelligenza artificiale!
Ed ecco quindi spiegato il claim attuale sull'AI
DEFINIZIONI DI IA
1° definizione di IA: L'intelligenza artificiale (IA) è l'abilità di una macchina di mostrare capacità umane quali il ragionamento, l'apprendimento, la pianificazione e la creatività.
2° definizione di IA: L'intelligenza artificiale (IA) è un campo dell'informatica che si occupa di creare sistemi in grado di eseguire compiti che emulano l'intelligenza umana.
Questi compiti possono includere il ragionamento, l'apprendimento, la percezione visiva, il riconoscimento vocale, la traduzione tra lingue diverse e persino la presa di decisioni.
L'obiettivo dell'IA non è solo di simulare l'intelligenza umana, ma anche di creare sistemi che possano migliorare e
ottimizzare processi, compiti e scoperte.
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Fonte: SAVE Bergamo aprile 2024 AI e Industria 4.0: sfide del presente e prospettive
Settori: Automazione industriale, Industria 4.0, Informatica, Intelligenza artificiale, Robot, Software industriale
