Come le macchine imparano a riconoscere i pattern
L’intelligenza artificiale (IA) è diventata una parte indispensabile dell’elaborazione industriale delle immagini. Che si tratti di rilevamento di guasti, classificazione dei componenti o riconoscimento ottico dei caratteri, i sistemi adattivi stanno aiutando ad automatizzare compiti visivi complessi.
Ma cosa c’è esattamente dietro termini come “modello AI” o “rete neurale”? E in cosa differiscono?
Un modello di IA è un sistema computazionale addestrato a riconoscere schemi nei dati e a prendere decisioni o fare previsioni .
Si basa su metodi matematici e statistici che rendono possibile imparare dagli esempi – in modo simile a come gli esseri umani apprendono dall’esperienza.
I modelli di IA sono ispirati al cervello umano: sono costituiti da neuroni artificiali collegati tra loro da pesi. Questi pesi determinano quanto un segnale di ingresso (ad esempio il valore di un pixel di un’immagine) influenzi l’attività di un neurone.
Durante il processo di addestramento , il modello viene “alimentato” con molti esempi. Confronta le sue previsioni con la verità reale sul terreno (ad esempio, “viti” o “chiodo”) e aggiusta i pesi in modo che le previsioni diventino più accurate nel tempo.
Questo processo è noto come machine learning .
Esempio:
Un modello di IA può imparare a distinguere dalle immagini se un componente è privo di difetti (“OK”) o danneggiato (“NOK”) – e questo senza dover programmare manualmente le regole.
Il termine “modello IA” è un termine ombrello per molti tipi diversi di algoritmi. Questi includono, tra gli altri:
Una rete neurale è quindi una forma speciale di modello AI particolarmente adatta a compiti complessi – come riconoscere oggetti nelle immagini, analizzare il linguaggio o prevedere relazioni non lineari.
Nell’elaborazione industriale delle immagini, le reti neurali sono utilizzate principalmente quando gli approcci classici basati su regole raggiungono i loro limiti – ad esempio, con superfici irregolari, condizioni di illuminazione variabili o oggetti di forma libera.
Una rete neurale artificiale (ANN) è un modello matematico che si basa vagamente su come funziona il cervello umano .
È costituito da un gran numero di neuroni collegati tra loro in diversi strati chiamati strati .
Ogni neurone artificiale riceve segnali di ingresso, li elabora matematicamente e trasmette un segnale di uscita. La resistenza di questa trasmissione è controllata dai pesi. Attraverso un addestramento ripetuto, la rete apprende quali funzionalità sono rilevanti per risolvere un determinato compito.
Una rete neurale è divisa in tre strati principali:
Il livello di input prende i dati grezzi .
Nell’elaborazione delle immagini, ad esempio, questi sono i valori dei pixel di un’immagine della fotocamera o caratteristiche estratte come bordi, colori o contrasti.
Ogni segnale di ingresso viene trasmesso al livello successivo.
Qui avviene il vero apprendimento.
Gli strati nascosti sono costituiti da molti neuroni che elaborano i dati di input in diverse fasi computazionali. Nel processo, la rete riconosce caratteristiche sempre più astratte:
Più strati nascosti ha una rete, più è profonda – da qui il termine deep learning.
Il livello di output fornisce il risultato finale:
ad esempio “L’oggetto è una vite”, “Errore rilevato” o “OK/NOK”.
L’output può essere una singola decisione o una distribuzione di probabilità tra più classi.
Durante l’addestramento, la rete neurale confronta la sua previsione con l’output bersaglio noto.
La differenza tra i due viene calcolata tramite una funzione di perdita .
L’errore viene poi distribuito all’indietro attraverso la mesh tramite un processo matematico chiamato retropropagazione per correggere i pesi.
Questo processo di apprendimento si ripete molte migliaia di volte finché il modello non riconosce in modo affidabile i pattern.
La differenza tra modello AI e rete neurale risiede nel grado di specializzazione:
| Esempio | di descrizione del termine | |
| Modello di IA | Termine generale per i sistemi adattivi che analizzano i dati e prendono decisioni. | Albero decisionale, SVM, rete neurale |
| Rete neurale | Modello di IA di tipo speciale che consiste in molti neuroni artificiali connessi ed è particolarmente potente in compiti complessi. | Apprendimento profondo per il riconoscimento degli oggetti |
Le reti neurali costituiscono la base tecnologica di molti sistemi di IA moderni – inclusi quelli nell’elaborazione industriale delle immagini. Consentono alle telecamere intelligenti e ai sensori visivi di Wenglor di rilevare oggetti con precisione, classificare gli errori e prendere decisioni in tempo reale – in modo intelligente, adattivo e a prova di futuro.
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