IA e altra terminologia, facciamo chiarezza

209
Peter Spring, Product Manager ProdX™, Ispezione Prodotti Mettler-Toledo.

Intelligenza artificiale (IA) è un termine che va molto di moda ultimamente che però spesso viene frainteso e travisato nelle sue reali capacità. In questa sessione di domande e risposte con Peter Spring, esperto di sviluppo software della divisione Ispezione Prodotti Mettler-Toledo, analizzeremo le buzzword del settore, faremo chiarezza sulla distinzione tra IA e apprendimento automatico (o machine learning) e approfondiremo in che modo queste tecnologie stanno trasformando il settore alimentare.

Che cos’è l’IA? È già presente nel settore alimentare? Dove possiamo trovarla?

In parole povere, l’obiettivo dell’IA è arrivare a pensare autonomamente in modo da eguagliare o superare l’intelligenza umana. È progettata per imparare e adattarsi, per far sì che una decisione presa domani sia migliore di quella di oggi[i]. Per fare ciò l’IA ha bisogno di tantissimi dati: con algoritmi e modelli avanzati analizza queste grandi quantità di dati, identifica schemi e ricava informazioni significative.

A differenza dell’elaborazione tradizionale, i sistemi di IA sono in grado di gestire attività complesse, risolvere problemi e mostrare un livello di intelligenza che consente loro di rispondere in modo efficace a diversi scenari. Sebbene l’IA sia già presente in sistemi e applicazioni di fascia alta, non ha ancora avuto un impatto significativo sulle linee di produzione; viene tuttavia ampiamente utilizzata per l’analisi, la modellazione e la previsione. Ad esempio, nell’ambito della sicurezza alimentare, l’IA può migliorare la sicurezza delle filiere, aumentare la produttività e rilevare i problemi alle macchine prima che si verifichino.

Che cos’è l’apprendimento automatico?

L’apprendimento automatico è un sottoinsieme dell’IA che si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli statistici per consentire ai computer di imparare dai dati e migliorare le proprie prestazioni. Spesso si concentra su un’attività specifica, come per esempio un sistema di riconoscimento vocale. Il sistema può sembrare intelligente a primo impatto e si è portati a pensare che si tratti di IA; tuttavia non ha una comprensione approfondita del linguaggio, ma ascolta semplicemente i suoni chiave e, quando li rileva, esegue determinate attività[ii].

Gli algoritmi di apprendimento automatico sono progettati per apprendere dai dati e adattarcisi facilmente, perfezionando nel tempo le loro prestazioni. Un esempio di apprendimento automatico nel settore alimentare è la funzione di manutenzione predittiva presente su alcune macchine di produzione. All’interno di questi sistemi, i dati delle macchine vengono analizzati per prevedere potenziali guasti e ottimizzare le sostituzioni dei componenti, riducendo in ultima analisi i tempi di fermo.

In cosa differiscono?

Se è vero che l’apprendimento automatico è una componente dell’IA, l’IA non si limita semplicemente all’apprendimento dai dati. L’IA possiede la capacità di pensare, ragionare e adattarsi a nuove situazioni, il che le permette di elaborare nuove soluzioni che non sono state preimpostate. L’apprendimento automatico invece si concentra sulla creazione di modelli basati su dati per effettuare previsioni o eseguire attività.

Da cosa nasce la confusione?

La confusione intorno all’IA nasce dalla sua ampia applicazione e dall’uso improprio del termine che spesso viene utilizzato in modo intercambiabile con apprendimento automatico o altre tecnologie, con conseguenti idee sbagliate sulle sue reali capacità. È fondamentale capire che l’IA è in grado di prendere decisioni in modo intelligente e di risolvere problemi che vanno oltre la semplice elaborazione dei dati.

Quali vantaggi comportano?

Sia l’IA che l’apprendimento automatico offrono numerosi vantaggi al settore alimentare. L’IA può migliorare la sicurezza alimentare, snellire i processi logistici e ottimizzare la produttività.

Automatizzando le attività manuali, le aziende possono sfruttare l’IA per aumentare il valore della propria forza lavoro, formando i dipendenti affinché lavorino insieme a sistemi intelligenti. L’apprendimento automatico in particolare consente di effettuare interventi di manutenzione predittiva, ottimizzando le prestazioni delle macchine e riducendo costosi guasti.

Esistono degli svantaggi?

Sebbene il potenziale dell’IA sia immenso, vi sono comunque alcuni rischi e sfide. La qualità dei dati immessi nei sistemi di IA è fondamentale, e tutto gira intorno al concetto di “spazzatura in entrata, spazzatura in uscita”: dati errati o distorti possono portare a decisioni errate.

Inoltre, se i sistemi di IA lavorano in modo autonomo senza adeguate misure di sicurezza, un piccolo errore o malfunzionamento in una parte del sistema può avere effetti a cascata. Garantire la supervisione umana e l’implementazione di misure di sicurezza è essenziale per mitigare questi rischi.

Quanto siamo lontani dall’introduzione dell’IA in questo settore?

L’IA la stiamo già vedendo all’opera nei sistemi e nelle applicazioni di fascia alta del settore alimentare. Una sua più ampia integrazione nelle linee di produzione, tuttavia, deve ancora essere realizzata completamente. Con l’evoluzione della tecnologia e il miglioramento della connettività, il potenziale di trasformazione dei processi operativi dell’IA continuerà ad aumentare.

In che modo possiamo integrare l’IA nell’ispezione prodotti?

Le soluzioni tecnologiche per l’ispezione prodotti possono svolgere un ruolo fondamentale nel migliorare le capacità dell’IA. Integrando l’ispezione prodotti con i sistemi di IA è possibile accedere a dati molto vasti provenienti da più applicazioni, strumenti e processi, il che consente a sua volta di attuare un processo decisionale più consapevole. La nostra tecnologia di ispezione prodotti fornisce una vasta gamma di dati relativi ai processi di produzione alimentare, come il controllo qualità, la rilevazione di contaminanti e la verifica dell’integrità delle confezioni.

Questa grande quantità di dati può essere analizzata dagli algoritmi di IA per identificare schemi, prevedere risultati e ottimizzare vari aspetti della produzione alimentare. L’IA, ad esempio, può utilizzare i nostri dati per ottimizzare il consumo energetico, individuare i fattori di disturbo ambientali e creare programmi di manutenzione predittiva, snellendo così le operazioni e migliorando l’efficienza complessiva nel settore alimentare.

Qual è il prossimo grande passo dell’IT nel settore alimentare?

La digitalizzazione del settore alimentare, guidata da iniziative come i sistemi Track & Trace, ha un enorme potenziale per l’integrazione dell’IA. Sfruttando l’IA, sarà possibile migliorare la sicurezza alimentare, potenziare la produttività e ottimizzare i processi logistici; una perfetta integrazione dell’IA con i sistemi e le applicazioni esistenti, inoltre, permetterà di avere analisi dei dati complete e agevolerà processi decisionali informati, portando a una maggiore efficienza e automazione.

Conclusioni

L’IA e l’apprendimento automatico sono tecnologie potenti che hanno il potenziale di rivoluzionare il settore alimentare. Se l’IA rappresenta l’apice dei sistemi intelligenti in grado di supportare processi decisionali adattivi, l’apprendimento automatico si concentra su attività e previsioni basate sui dati.

Sfruttando i vantaggi dell’IA e dell’apprendimento automatico, i produttori possono migliorare la sicurezza alimentare, snellire le operazioni e prendere decisioni più consapevoli. Con l’evoluzione della tecnologia il futuro ha in serbo opportunità molto interessanti per l’integrazione dell’IA, che porteranno a un settore alimentare più efficiente, produttivo e sicuro. Informazioni su ProdX™: www.mt.com/prodx-pr

[i] https://www.splunk.com/en_us/form/5-big-myths-of-ai-and-machine-learning-debunked/thanks.html

[ii] https://www.splunk.com/en_us/form/5-big-myths-of-ai-and-machine-learning-debunked/thanks.html