Intelligenza Artificiale nell’automazione industriale

7 modi in cui l’AI impatterà nell’automazione industriale

Secondo Gartner Data and Analytics, entro il 2020, il 50% delle aziende non avranno sufficienti strumenti di Intelligenza Artificiale e saranno insufficienti le competenze di alfabetizzazione dei dati per realizzare il valore reale del business.

L’altro 50% delle organizzazioni all’interno di qualsiasi industria avrà un’alfabetizzazione dei dati, algoritmi intelligenti e un’alta capacità di calcolo delle risorse per fornire valore reale al proprio business.
L’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning aiuteranno qualsiasi società ad evolversi alla 4a rivoluzione industriale.

Però, avere modelli di Intelligenza Artificiale e Machine Learning avanzati non è abbastanza. L’AI senza dati è nulla, e un’AI senza potere computazionale è impossibile.

Ecco 7 modi in cui l’AI avrà impatto nell’automazione nel 2020. Queste sono le tecnologie AI che stanno già decollando, come la visione computerizzata, i robot collaborativi o il reinforcement learning, le quali nel 2020 avranno un impatto importante sul settore.

INDICE

1. Scoprire informazioni dai dati con l’AI
2. Migliorare i servizi e i prodotti attraverso la visione computerizzata
3. Deep Learning sui dati avanzato per una produzione intelligente
4. Collaborazione e produttività più sicure con i cobot
5. Migliorare i robot decisionali con il reinforcement learning
6. Portare machine learning all’Edge con chip abilitati all’AI
7. Analisi predittiva potenziata dalle piattaforme di Deep Learning all’origine dei dati

Scoprire informazioni dai dati con l’Intelligenza Artificiale

Perché avere tonnellate di terabytes di memoria dati?

I dati sono praticamente inutili se non diamo loro un senso. Infatti, avere moltissimi dati è importante ma alfabetizzare i dati è molto più importante per sbloccare il valore reale dei dati. E più dati abbiamo, più l’analisi può essere preziosa.

L’industria genera tonnellate di dati preziosi in un singolo giorno: registri dalla linea di produzione, sensori di temperatura, video, audio, ecc. Con i giusti modelli di Intelligenza Artificiale, tutti i dati non elaborati possono essere trasformati in informazioni di valore. Nuove informazioni possono portare ingegneri e designers a scoprire nuove modalità per migliorare un prodotto, la catena di montaggio o conoscere le tendenze.

Potenziati dall’AI, i professionisti all’interno di qualsiasi industria saranno in grado di prendere decisioni migliori e più velocemente.

Le industrie seguenti possono beneficiare dalla scoperta di informazioni:

• Miniere, petrolio e gas
• Trasporto
• Manufacturing
• Servizi di ospitalità e ristorazione
• Costruzione
• Finanza e assicurazioni
• Ricerca scientifica

Migliorare i servizi e i prodotti attraverso la visione computerizzata

La Visione Computerizzata, un campo all’interno dell’Intelligenza Artificiale, cerca di replicare le funzionalità della visione umana ed estrarre informazioni preziose da immagini e video. Essa utilizza il Machine Learning e reti neurali per identificare ed elaborare oggetti in video o immagini.

Per poter funzionare, la visione computerizzata si basa su 3 elementi: i dati visivi, algoritmi intelligenti e computer ad alta elaborazione.

Di seguito sono riportati alcuni dei servizi/prodotti migliorati più comuni grazie alla visione computerizzata:

• Guida automatica delle macchine: questa tecnologia aiuta le macchine a riconoscere ciò che sta accadendo attorno a loro. Le videocamere localizzate attorno alla macchina trasmettono i dati in tempo reale al computer centrale. Questo computer esegue algoritmi di visione per elaborare le immagini, trovare gli ostacoli nella strada e leggere anche i segnali stradali.
• Riconoscimento facciale: viene scattata una foto dell’utente e inviata al computer per eseguire gli algoritmi di visione sulla biometria facciale per poi confrontarla con un database contenente profili facciali. Oltre a trovare criminali, il riconoscimento facciale può essere anche utilizzato per migliorare la sicurezza in prodotti e servizi.
• Mixed Reality AR/VR: utilizzando applicazioni tipo Pokemon Go, la Computer Vision è la responsabile della sovrapposizione di oggetti virtuali nel mondo fisico mostrato sullo schermo.

Deep Learning sui dati avanzato per una produzione intelligente

Il tutto è iniziato con le popolari tecniche di fabbricazione lean sviluppate dal Toyota Production System (TPS). Questo sistema si basava sulla misurazione ininterrotta e sulla modellazione statistica di un’enorme quantità di processi.

Il Machine Learning e il Deep Learning aiuteranno gli impianti di produzione intelligenti per:

• Migliorare il controllo qualità della catena di montaggio
• Aumentare la qualità del prodotto, rilevando anomalie e monitorando il processo di produzione
• Migliorare la manutenzione della macchina con analisi predittive
• Aiutare nella pianificazione delle capacità

Collaborazione e produttività più sicure con i cobot

Amazon ha fatto un grande salto nel settore dell’automazione, acquistando nel 2019 la robotica di magazzino Canvas Technology. Amazon è riuscita a costruire nuovi bot di magazzino grazie alla visione computerizzata alimentata da Canvas Technology.
Il nuovo sistema autonomo sta già consentendo ai lavoratori del magazzino di Amazon di lavorare in modo sicuro a fianco di Robot Collaborativi (Cobot).
Questi non sostituiranno la forza lavoro umana, aiuteranno solo a svolgere compiti monotoni che richiedono alta precisione.

Migliorare i robot decisionali con il reinforcement learning

Il reinforcement learning (RL) è una tecnica di apprendimento automatico all’avanguardia che cerca di formare modelli ML per il processo decisionale avanzato e l’apprendimento strategico.
Attraverso il reinforcement learning, il modello utilizza l’errore per cercare una soluzione ad un problema. In altre parole, la macchina viene ricompensata o punita per le azioni necessarie al raggiungimento dell’obiettivo.

Questa tecnica del Machine Learning è stata ampiamente adottata dall’industria del gioco.

Il Reinforcement Learning aiuta una macchina a imparare a svolgere compiti senza sapere molto su come farli in un primo momento. Quando gli algoritmi di reinforcement learning attraversano un numero enorme di missioni di risoluzione dei problemi, il modello/macchina raggiunge abilità incredibili.

Oltre al mondo del videogame, il Reinforcement Learning formerà anche altre industrie.
Ad esempio un robot programmato con RL che si trova in un luogo labirintico sconosciuto, osserverà, navigherà e imparerà attraverso il processo. La volta successiva che passerà attraverso il labirinto sarà in grado di prendere decisioni automatiche precedentemente apprese.

Portare il Machine Learning all’Edge con chip abilitati all’Intelligenza Artificiale

Il cloud ha l’infrastruttura e i servizi adatti per eseguire algoritmi AI e ML sui dati per poi inviare i risultati. Questa è una grande soluzione per coloro che hanno accesso a Internet ad alta velocità e una connessione affidabile, ma per coloro che operano da remoto questo servizio è irraggiungibile.

Così, invece di far affidamento sul cloud, ci si appoggerà ad un’architettura IT distribuita e decentralizzata: l’Edge computing.
L’Edge computing porterà la potenza del cloud più vicino all’utente. Tutti i dati verranno gestiti, elaborati e trasmessi da tonnellate di dispositivi.

Un esempio di dispositivo che può portare l’apprendimento automatico all’Edge è il Movidius Neural Compute Stick di Intel (piccolo e semplice come un’unità USB). Questo dispositivo consente una rapida prototipazione e distribuzione delle applicazioni Deep Neural Network sulla rete Edge. Utilizza un’architettura VPU (Vision Processing Unit), che è un chip integrato ottimizzato per l’IA per accelerare la visione di calcolo basata su reti neurali.

Analisi predittiva potenziata dalle piattaforme di Deep Learning all’origine

Tradizionalmente, un algoritmo ML addestra un modello usando un insieme di dati marcato e strutturato. Dopo qualche tempo, il modello apprende dai dati e predice i dati futuri in arrivo. Il Deep Learning adotta questo stesso concetto ma utilizza dati non strutturati. I modelli di Deep Learning possono anche essere dati come immagini, video o audio. Ecco perché l’apprendimento profondo è cruciale per il riconoscimento della parola o dell’immagine.

Il Deep Learning dipende da 3 fattori differenti: enormi quantità di dati, algoritmi intelligenti e GPU (Graphics Processing Unit) per accelerare l’apprendimento.

Quest’ultimo è un tipo di calcolo che utilizza unità di elaborazione grafica e CPU avanzate per elaborare operazioni intensive di deep learning e analisi. Raccoglierà tutti i dati, farà analisi e prevederà le tendenze.

La manutenzione predittiva aiuterà ad informare quando determinate macchine hanno bisogno di assistenza.

Questo sarà utile per le industrie Automotive, Manufatturiere, Logistica e Trasporti, Petrolio e Gas, Servizi.