29.03.2021 by Jigyasa Sakhuja, Michaela Lang

Dai dati intelligenti all'intelligenza artificiale

Qual è la differenza tra Machine Learning e Intelligenza Artificiale? Scoprite i loro componenti principali ed esplorate come viene applicato il Machine Learning in NETZSCH Analyzing & Testing e sensXPERT®.

Dopo la nostra introduzione al mondo dei Big Data e della Data Science in generale, vorremmo approfondire il tema del Machine Learning e dell'Intelligenza Artificiale. Poiché questi termini sono molto familiari al giorno d'oggi, ma non tutti ne conoscono le basi, esploriamo più in dettaglio per spiegare le loro componenti principali.

Intelligenza artificiale e apprendimento automatico

In poche parole, l'Intelligenza Artificiale offre la possibilità di riprodurre il cervello umano nelle macchine. Genera conoscenze basate sull'esperienza estraendo le informazioni necessarie da enormi insiemi di dati macchina esistenti. L'intelligenza artificiale descrive una sottosezione dell'informatica che si concentra sul trasferimento del pensiero e delle decisioni umane a livello di macchina. Quest'idea non è nuova ed è apparsa già diversi decenni fa. Poiché ora disponiamo anche dei prerequisiti nel campo delle prestazioni hardware, è possibile implementare questa teoria nella realtà.

Il campo dell'apprendimento automatico è una sottoparte dell'intelligenza artificiale. I metodi di apprendimento automatico riconoscono le dipendenze e gli schemi all'interno di un insieme di dati in modo automatico, senza essere programmati esplicitamente. Dopo una fase di addestramento in cui vengono apprese queste correlazioni, la conoscenza acquisita viene generalizzata e può essere applicata a nuovi set di dati per generare previsioni. Per la fase di addestramento si possono implementare diversi algoritmi matematici.

Gli approcci più noti sono i seguenti:

Apprendimento supervisionato: Per questo metodo, all'algoritmo di apprendimento automatico viene presentato un insieme di dati large con una variabile target desiderata. Con l'aiuto dei dati di esempio, l'algoritmo identifica la correlazione che porta alla variabile target. Con questo approccio supervisionato, l'algoritmo può applicare la logica addestrata anche a nuovi dati simili e fare previsioni basate sull'insieme di dati sconosciuti. Esempi di applicazioni di apprendimento supervisionato sono il rilevamento dello spam via e-mail o i metodi di riconoscimento delle immagini.

Apprendimento non supervisionato: In questo tipo di apprendimento, non è nota alcuna variabile target. All'algoritmo viene fornito un enorme insieme di dati senza ulteriori informazioni sulla variabile target. L'obiettivo è identificare una struttura all'interno dell'insieme di dati in modo indipendente. Questo metodo viene spesso utilizzato per estrarre cluster all'interno di un insieme di dati e identificare classi diverse, che possiedono determinate proprietà. Esempi di applicazioni non supervisionate sono i sistemi di raccomandazione, utilizzati in molti settori per fornire suggerimenti all'utente in base ai suoi interessi. Questo è ciò che si può verificare anche durante gli acquisti online nella vita di tutti i giorni.

Apprendimento per rinforzo: In questo tipo di tecnica di apprendimento, gli algoritmi di apprendimento automatico insegnano a un agente a imparare in modo interattivo, utilizzando un feedback di prova ed errore. Il feedback deriva dalle sue azioni e dalle sue esperienze. In questo modo, l'agente impara qual è l'azione migliore per una certa situazione ricevendo un feedback di ricompensa. L'agente rafforza le sue conoscenze ricevendo esperienze positive e impara a prendere decisioni sbagliate venendo punito, in senso simbolico. L'apprendimento per rinforzo può essere utilizzato in molte applicazioni, tra cui la robotica dell'automazione industriale o i sistemi di assistenza alla guida.

L'apprendimento automatico nell'industria e nella produzione

Finora ci siamo concentrati sui metodi di Machine Learning, ma è altrettanto importante sapere come questi metodi portino vantaggi all'industria e alla produzione per automatizzare e monitorare i processi.

Nel campo del controllo dei processi, il Machine Learning può persino contribuire a fornire approfondimenti in tempo reale sul comportamento di un materiale in fase di lavorazione per la fabbricazione di un determinato prodotto. Combinati con le conoscenze fondamentali della scienza dei materiali, gli algoritmi di Machine Learning possono essere applicati per ottimizzare il processo di produzione stesso. Un sensore integrato nello stampo a iniezione misura le proprietà rilevanti del materiale che ne descrivono il comportamento durante la produzione. Il Machine Learning può essere utilizzato per prevedere questo comportamento prima ancora che si verifichi nel processo di produzione. Se durante la produzione cambiano i fattori di influenza, come la temperatura, l'umidità e così via, l'algoritmo di Machine Learning è in grado di adattarsi alle nuove condizioni anche nel tempo, senza alcuna interazione manuale. Ciò consente di avere una visione flessibile di un processo in corso e di garantire la qualità in tempo reale, contribuendo a ridurre al minimo i prodotti difettosi.

Come applichiamo il Machine Learning in NETZSCH

All'indirizzo NETZSCH Analyzing & Testing, stiamo per incorporare le conoscenze di Machine Learning nel campo del controllo di processo nell'ambito della soluzione sensXPERT® soluzione. Analizzando le proprietà e il comportamento del materiale, è possibile prevederne l'indurimento ottimale. Grazie all'uso di analisi avanzate, diversi settori industriali possono beneficiare di questa soluzione aumentando l'efficienza della produzione. Con sensXPERT®, i produttori possono ottimizzare i loro processi e ridurre i tassi di scarto unendo la scienza dei materiali e gli algoritmi di apprendimento automatico.

Poiché la nostra serie sui Big Data si conclude con questo articolo, vogliamo riassumere ciò che finalmente sappiamo su questo argomento. Abbiamo parlato dei Big Data in generale, dei loro usi, dell'impatto dei Big Data nei settori industriali e abbiamo spiegato i vantaggi che si possono ottenere dalle loro applicazioni. Abbiamo introdotto il termine Data Science e descritto i vari tipi di analisi dei dati e infine, con questo articolo, abbiamo appreso le basi del Machine Learning e dell'Intelligenza Artificiale. Se siete ancora curiosi di sapere come applichiamo i metodi di Machine Learning e se siete particolarmente interessati ad avere maggiori informazioni sulla soluzione sensXPERT®, potete trovare maggiori dettagli sul sitosensXPERT .

Fonti