Ultime tendenze nell’intelligenza artificiale

Nell’ultimo decennio, l’Intelligenza Artificiale (IA) si è diffusa in diversi settori. In quest’epoca si è assistito a un aumento vertiginoso di strumenti, applicazioni e piatteforme basate sull’intelligenza artificiale e sul Machine Learning (ML). Queste tecnologie hanno avuto un impatto sulla sanità, la produzione, la legge, la finanza, la vendita al dettaglio, il settore immobiliare, la contabilità, il marketing digitale e molti altri settori.

Le aziende investono nella ricerca sull’IA per scoprire come avvicinare l’IA all'uomo. Entro il 2025 il fatturato del solo software di IA supererà i 100 miliardi di dollari a livello globale (Figura 1). Ciò significa che continueremo a vedere il progresso dell’IA e della tecnologia legata al Machine Learning (ML) nel prossimo futuro. L’IA cambia molto velocemente, per cui, se volete rimanere informati il più possibile, dovrete fare di tutto per tenervi al passo con le ultime tendenze. Diamo un’occhiata a tutto ciò che c'è da sapere sulle ultime tendenze dell’IA.

Figura 1. Fatturato annuale del software di intelligenza artificiale (Fonte: Tractica)

1. Automazione intelligente dei processi

Nell’ultima tendenza tecnologica, le organizzazioni sono alla ricerca di strumenti di automazione intelligenti per risolvere le sfide aziendali e aumentare la produttività, l’efficienza e l’accuratezza, a beneficio dell’organizzazione. Una delle ondate successive, l’Intelligent Process Automation (IPA), riunisce l’automazione robotica dei processi (RPA) e le tecnologie dell’intelligenza artificiale (IA) per consentire una rapida automazione dei processi aziendali end-to-end e accelerare la trasformazione digitale. Nella RPA, i “robot” del software gestiscono attività digitali ripetitive e basate su regole che sono guidate da dati strutturati. Tuttavia, oggi molti processi aziendali sono alimentati o generano grandi quantità di dati non strutturati e in tempo reale. L’IPA consente di automatizzare i processi con capacità analitiche e di apprendimento automatico e tecnologie cognitive, come la visione artificiale, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la logica fuzzy. L'adozione dell’IPA è destinata ad aumentare nei prossimi giorni, con una crescita su larga scala prevista in diversi settori.

2. Uno spostamento verso la sicurezza informatica

Con i dati che diventano più preziosi che mai, non mancano i criminali informatici che cercano nuovi modi per comprometterli. Uno degli aspetti negativi dell’IA di livello base è che gli hacker possono manipolarla per accedere alle informazioni sensibili. Per questo motivo, una tendenza significativa dell’IA è lo sviluppo di una tecnologia in grado di riconoscere e segnalare i tipi più comuni di attacchi. Anche i software antivirus vengono sviluppati utilizzando l’IA nello stesso modo, poiché questa tecnologia può aiutare a prevenire una minaccia malware dalle conseguenze devastanti. Per quanto riguarda le aziende, gli strumenti per la sicurezza informatica basati sull’IA possono anche raccogliere dati dalle reti di comunicazione, dalle attività digitali, dai sistemi transazionali e dai siti web di un’azienda, nonché da altre fonti pubbliche esterne. Questi strumenti eseguono poi algoritmi per identificare modelli e rilevare o prevedere attività minacciose, violazioni potenziali dei dati, ecc. Si tratta di una tendenza che in futuro possiamo aspettarci di vedere continuamente, poiché i criminali creano sempre nuovi malware e metodi di acquisizione dei dati.

3. IA per servizi personalizzati

Man mano che l’intelligenza artificiale diventa più potente ed efficiente nella ricerca di un particolare mercato e demografia, l’acquisizione di dati sui consumatori sta diventando più accessibile che mai. La principale tendenza dell’IA nel marketing è l’attenzione crescente alla fornitura di servizi personalizzati. Uno dei modi più comuni in cui l’IA può farlo è l’analisi dell’attività online degli individui che cercano parole chiave specifiche. Questo livello di personalizzazione è praticamente garantito per fornire un’esperienza migliore ai clienti, il che aumenterà direttamente i ricavi delle aziende che lo sfruttano. Man mano che l’apprendimento automatico diventa più abile nel comprendere ciò che le persone vogliono in casi specifici, l’IA diventerà meno uno strumento di vendita e più un amico digitale.

4. Sviluppo automatizzato dell’IA

Nei prossimi anni ci si aspetta di vedere innovazioni significative nell’area dell’ “IA per l’IA”: l’utilizzo dell’IA per aiutare ad automatizzare le fasi e i processi coinvolti nel ciclo di vita della creazione, dell’implementazione, della gestione e del funzionamento dei modelli di IA. A un certo livello, l’IA può sviluppare i propri algoritmi per risolvere i problemi, aumentare l’efficienza e fornire all’uomo dati utili di ricerca.

L’utilizzo dell’IA automatizzata consentirà anche ai non esperti di utilizzare algoritmi e tecniche di IA. Un esempio è AutoML di Google, uno strumento che semplifica la creazione di modelli di apprendimento automatico e rende la tecnologia accessibile a un pubblico più ampio. Questi strumenti possono creare tutta la personalizzazione necessaria senza conoscere nel dettaglio il complesso flusso di lavoro del Machine Learning. Sebbene questo tipo di sviluppo sia agli inizi, l’IA automatizzata è nota per la sua crescita esponenziale e rappresenta una delle principali tendenze dell’IA.

5. Veicoli autonomi

Con aziende come Samsung, Nvidia, Volkswagen, Uber e Waymo di Google, la portata della guida autonoma è aumentata di molte volte. Tutti conoscono le funzionalità dell’IA nei veicoli autonomi e per sfruttare questo immenso potenziale, le aziende automobilistiche e tecnologiche stanno investendo miliardi di dollari in questo settore. Il processo è guidato dai vantaggi economici e sociali che ne derivano. Le case automobilistiche sperano che la tecnologia di guida autonoma possa influenzare i consumatori. I sostenitori ritengono che la tecnologia delle auto a guida autonoma ridurrà le morti nel traffico e sarà un’alternativa sicura alla guida.

6. Incorporare il riconoscimento facciale

Al momento il riconoscimento facciale sembra essere di gran moda. Sta spuntando in molti aspetti della nostra vita e viene adottato da organizzazioni pubbliche e private per vari scopi, tra cui la sorveglianza. Sempre più Paesi si stanno preparando a incorporare la tecnologia di riconoscimento facciale e a migliorare le proprie misure di sicurezza. Gli algoritmi di apprendimento profondo sono stati messi a punto per garantire che questa tecnologia vada oltre il normale riconoscimento facciale e comprenda maggiormente le immagini e gli scenari. Inoltre, contribuirà a fornire comunicazioni più personalizzate ai clienti, rendendola una tendenza di IA degna di nota per i prossimi anni.

7. Convergenza di IoT e AI

Le linee di demarcazione tra IA e IoT sono sempre più sfumate. Sebbene entrambe le tecnologie abbiano qualità indipendenti, utilizzate insieme stanno aprendo opportunità migliori e uniche. I dispositivi dell’Internet of Things (IoT) creano una grande quantità di dati che devono essere estratti per ottenere informazioni utili. D'altra parte, gli algoritmi di intelligenza artificiale richiedono i dati prima di trarre conclusioni. Quindi i dati raccolti dall’IoT vengono utilizzati dagli algoritmi di intelligenza artificiale per creare risultati preziosi che vengono ulteriormente implementati dai dispositivi IoT. La capacità dell’intelligenza artificiale di trarre rapidamente conclusioni dai dati rende i sistemi IoT più intelligenti. Nei prossimi anni oltre l’80% dei progetti IoT aziendali incorporerà l’IA in qualche forma, rispetto all’attuale 10%.

8. IA nella sanità

I contributi che l’IA può apportare al settore sanitario sono all’avanguardia, consentendo alle persone di tutto il mondo di ricevere cure più sicure ed efficienti e facilitando l’individuazione, la prevenzione e la cura delle malattie. Inoltre, la capacità dell’IA di acquisire dati in tempo reale dalle cartelle cliniche elettroniche, dai ricoveri nei reparti di emergenza, dall’utilizzo delle apparecchiature, dai livelli di personale, ecc. - e di interpretarli e analizzarli in modo significativo, consente un’ampia gamma di funzionalità di miglioramento dell’efficienza e dell’assistenza nell’amministrazione ospedaliera. Le scoperte farmacologiche sono un altro campo in cui l’IA sta dando un contributo importante.

L’IA sta svolgendo un ruolo essenziale nell’aiutare gli operatori sanitari a rispondere all’epidemia di coronavirus (COVID-19). L’IA viene utilizzata per distinguere i pazienti COVID e gli hotspot essenziali. La scoperta di farmaci per il vaccino COVID viene riproposta e accelerata grazie alle tecniche di intelligenza artificiale. I ricercatori hanno sviluppato telecamere termiche e app per smartphone basate sull’IA per stimare la temperatura delle persone e assemblare dati per le organizzazioni sanitarie. I robot intelligenti vengono impiegati per implementare la “consegna senza contatto” per gli individui isolati, aiutando il personale medico a garantire che le aree chiave rimangano disinfettate e sicure per l’uso.

9. Intelligenza aumentata

Per coloro che sono ancora preoccupati che l’IA possa cannibalizzare il loro lavoro, l’ascesa dell’IA dovrebbe essere una tendenza rinfrescante. Essa riunisce le migliori capacità umane e tecnologiche, consentendo alle organizzazioni di migliorare l’efficienza e le prestazioni della propria forza lavoro. Entro il 2023, Gartner prevede che il 40% dei team infrastrutturali e operativi delle grandi aziende utilizzerà l’automazione potenziata dall’IA, con conseguente aumento della produttività. I settori della sanità, della vendita al dettaglio e dei viaggi hanno già fatto ricorso alla realtà aumentata. Quindi, seguendo questa tendenza dell’IA, si assisterà a un aumento del numero di app di realtà aumentata.

10. IA spiegabile

Nonostante sia diventata così onnipresente, l'IA ha sofferto di problemi di fiducia. Gran parte di ciò che l’apprendimento automatico realizza diventa inconoscibile in vari punti del processo e appare come una scatola nera. Spesso è impossibile spiegare come l’IA sia arrivata a una conclusione inevitabile. L’IA spiegabile è progettata per semplificare e visualizzare il modo in cui le reti di ML prendono le decisioni. C’è una spinta più significativa verso l’implementazione dell’IA in modo trasparente e chiaramente definito. Mentre le aziende si sforzeranno di capire come funzionano i modelli e gli algoritmi di IA? I fornitori di software IA/ML renderanno le soluzioni di ML sofisticate più comprensibili agli utenti.

11. IA etica

La domanda crescente di IA etica è in cima alla lista delle tendenze tecnologiche emergenti. In passato, le organizzazioni che adottavano il Machine Learning e altre tecnologie di intelligenza artificiale non si preoccupavano molto del loro impatto etico. Oggi, invece, i dipendenti e i consumatori basati sui valori si aspettano che le aziende adottino l’IA in modo responsabile. Nei prossimi anni, le aziende sceglieranno deliberatamente di fare affari con partner che si impegnano a rispettare l’etica dei dati e che adottano pratiche di gestione dei dati che riflettono i loro valori e quelli dei clienti.

Più di ogni altra tendenza tecnologica futura, le tendenze future dell’IA promettono molte possibilità. Ci sono sviluppi convincenti; non si può ignorare l’esistenza dell’intelligenza dimostrata dalle macchine. Se siete entusiasti di avviare o espandere rapidamente la vostra soluzione aziendale nel campo dell’IA, le seguenti offerte tecnologiche possono fare al caso vostro:

BeagleBone AI è uno dei veicoli più rapidi per l’intelligenza artificiale integrata ai margini. Questa IA super flessibile e veloce è il prodotto finale di molti anni di ricerca sui computer Linux a scheda singola e hardware aperto. È possibile utilizzarlo per automatizzare l’officina, la casa, l’ufficio o il laboratorio. Il BeagleBone AI trae la sua forza dai core di elaborazione neurale Cortex-A15 Texas Instruments Sitara AM5729 da 1,5GHz e embedded-vision-engine (EVE) con le capacità IA del SoC.

Ultra96-V2 di Avnet è una piattaforma di facile utilizzo basata sul sistema integrato dual-core Arm Cortex-R5F in tempo reale e multiprocessore con logica programmabile Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC. Questo sottile equilibrio tra prestazioni e potenza è ottenuto utilizzando la logica programmabile per accelerare la funzione ML.

Il Raspberry Pi 4 Modello B è l'ultimo nato della popolare gamma di computer Raspberry Pi. Rispetto al suo predecessore Raspberry Pi 3 Modello B+, offre un aumento significativo della velocità del processore, prestazioni multimediali, memoria e connettività migliorate, per una migliore esecuzione dei modelli di IA.

Arduino Portenta H7 - Programmato con linguaggi di alto livello e IA, esegue operazioni a bassa latenza sul suo hardware personalizzabile. Portenta può eseguire facilmente processi creati con TensorFlow™ Lite; uno dei core può calcolare al volo un algoritmo di visione artificiale, mentre l’altro può eseguire operazioni di basso livello come il controllo di un motore o fungere da interfaccia utente

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