Una breve storia dell'Intelligenza Artificiale (AI) e di come lo sviluppo di modelli intelligenti crei soluzioni di alta qualità

Una breve storia dell'Intelligenza Artificiale (AI) e di come lo sviluppo di modelli intelligenti crei soluzioni di alta qualità

L'intelligenza artificiale (IA) ha smesso di essere un'incognita ed è diventata parte integrante delle nostre interazioni quotidiane con gli altri e con i dispositivi che ci circondano. Dall'antichità al XX secolo, dai filosofi greci a Turing e McCarthy, oggi disponiamo di modelli in grado di generare immagini fotorealistiche e di molteplici applicazioni industriali. Questa è una breve introduzione all'IA e a come il dipartimento di IA di Aplicaciones Tecnológicas sia specializzato nella creazione di modelli addestrati in costante evoluzione per raggiungere l'efficienza delle sue soluzioni che, inoltre, possono essere adattate alle esigenze di qualsiasi cliente.

L'Intelligenza Artificiale, nota anche con l'abbreviazione (AI), è un campo di studi che cerca di sviluppare sistemi informatici e algoritmi che presentino specifiche capacità simili a quelle umane. Le origini di ciò che oggi conosciamo come IA risalgono agli anni '40, quando gli scienziati iniziarono a studiare la possibilità di creare macchine in grado di apprendere e ragionare, idee che in precedenza avevano solo spazio per le speculazioni.

Il concetto originale di Intelligenza Artificiale risale all'antichità e alla riflessione filosofica sulla natura dell'intelligenza e sulla possibilità di meccanizzare il pensiero umano. È in quel periodo che compaiono i primi miti sugli automi (macchine che imitano la figura e i movimenti di un essere animato), come il gigante Talos, il proto-androide difensore di Creta.[1]

La rappresentazione dell'intelligenza artificiale nella narrativa è stata fonte di ispirazione e di riflessione fin dai suoi esordi. Autori come Isaac Asimov hanno immaginato mondi popolati da robot con leggi etiche incorporate nella loro programmazione, mentre opere come 2001: Odissea nello spazio di Arthur C. Clarke hanno esplorato l'interazione tra gli esseri umani e una forma di intelligenza artificiale chiamata HAL 9000. Queste opere letterarie e cinematografiche hanno contribuito a plasmare la percezione dell'IA da parte del pubblico e hanno sollevato questioni fondamentali sull'etica e sulla coesistenza tra esseri umani e macchine.

Una delle prime pietre miliari nello sviluppo dell'IA fu il lavoro del matematico britannico Alan Turing. Nel 1950 pubblicò un articolo intitolato Computing Machinery and Intelligence [2] in cui poneva la domanda. "Le macchine possono pensare?" e propose il Test di Turing, un metodo per determinare, attraverso domande, la capacità di una macchina di esibire un comportamento intelligente simile a quello di un essere umano. L'eredità delle idee di Turing continua ancora oggi: una versione inversa di quel test, chiamata Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart (CAPTCHA), viene utilizzata quotidianamente come misura di sicurezza per discernere se un essere umano o una macchina sta cercando di accedere a un sistema.

Successivamente, nel 1956, John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon e altri scienziati organizzarono la Dartmouth Conference on Artificial Intelligence, le cui conclusioni diedero vita al termine che tutti conosciamo. Questa conferenza è considerata il punto di partenza dell'IA moderna.[3]

Nei decenni successivi, l'IA ha compiuto grandi progressi. Oggi viene utilizzata in un'ampia gamma di applicazioni, dalla medicina all'industria, ed è entrata nella nostra vita quotidiana attraverso modelli generativi di testo e di immagini come ChatGPT. Nel contesto industriale, l'IA viene utilizzata per automatizzare le attività, migliorare l'efficienza e la produttività e prendere decisioni più informate.

L'intelligenza artificiale: imparare a evolvere

L'apprendimento automatico (ML) è un settore dell'IA specializzato in algoritmi e tecniche che consentono alle macchine di apprendere dai dati e migliorare le proprie prestazioni in base all'esperienza. Nell'ambito del ML, il Deep Learning si concentra sugli algoritmi basati sulle reti neurali profonde, costruite in analogia al cervello umano.

Il dipartimento AI di Aplicaciones Tecnológicas S.A. sviluppa modelli e strumenti personalizzati basati sull'AI per risolvere problemi legati a dati provenienti da varie fonti, come il settore medico o energetico, applicando questi sistemi e algoritmi con un obiettivo chiaro: digitalizzare i processi per fornire soluzioni di alta qualità, in grado di evolvere e ottimizzare qualsiasi sistema.

La crescente capacità dell'IA di riconoscere modelli attraverso i dati raccolti dai sensori permette, ad esempio, di controllare in tempo reale lo stato di un'infrastruttura elettrica per individuare eventuali malfunzionamenti, sia nell'impianto stesso che negli asset ad esso collegati.

Come funziona un modello di intelligenza artificiale?

Il funzionamento dei modelli di intelligenza artificiale si basa sull'interpretazione di grandi quantità di dati. Tuttavia, queste unità di informazioni, di per sé, sono inutili se non vengono elaborate.

Ad esempio, nell'apprendimento supervisionato, affinché un modello impari a riconoscere schemi e relazioni nelle informazioni che riceve, è necessario fornirgli una serie di dati etichettati che gli permettano di comprendere il risultato desiderato. Ciò significa che deve sapere qual è la risposta corretta per ogni input, regolare i suoi parametri, migliorare la sua precisione nel tempo e interpretare i dati in modo da fornire informazioni utili.

Le soluzioni di rilevamento intelligente di Aplicaciones Tecnológica raccolgono i dati grezzi e li trasformano, attraverso un modello addestrato, in informazioni utili per il cliente. In questo modo è possibile ottimizzare i processi e rilevare le anomalie nel momento in cui si verificano.

Quali sono le sue applicazioni?

Un modello di intelligenza artificiale (AI), come quello sviluppato da Aplicaciones Tecnológicas S.A., apre un orizzonte illimitato per raggiungere l'efficienza di un impianto di messa a terra, sia dell'impianto stesso che di qualsiasi elemento collegato.

L'intelligenza artificiale e il machine learning sono in grado di rilevare automaticamente qualsiasi anomalia e di segnalarla in tempo reale per effettuare una manutenzione correttiva nel più breve tempo possibile e in caso di qualsiasi evenienza (furto di materiale, malfunzionamento delle apparecchiature, ecc.).

In questo modo, le aziende proteggono i propri beni, riducono gli sprechi energetici derivanti da un guasto e risparmiano sui costi. Inoltre, attraverso il riconoscimento dei modelli e sulla base dei dati registrati, è in grado di prevedere quando saranno necessarie azioni di manutenzione preventiva per evitare situazioni critiche.

Inoltre, in qualità di azienda di outsourcing, siamo specializzati nel fornire soluzioni personalizzate di Smart Digital Ecosystems ai nostri clienti, consentendo loro di esternalizzare le loro esigenze di analisi dei dati e di intelligenza artificiale. Questo li aiuta a concentrarsi sulle loro attività principali e a ridurre i costi, beneficiando al contempo della nostra esperienza e delle nostre competenze tecniche nello sviluppo e nell'implementazione di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale.

[1] Mayor, Adrienne. Dei e robot: Myths, Machines, and Ancient Dreams of Technology (Princeton University Press, 2018)

[2] Turing, A.M. Computing Machinery and Intelligence. Mind, Volume LIX, Numero 236, Ottobre 1950, Pagine 433-460.

[3] Intelligenza artificiale coniata a Dartmouth. (Sito web di Dartmouth Milestones)