La Computer Vision, o visione artificiale, rappresenta una delle frontiere più affascinanti e avanzate della tecnologia. Questo campo interdisciplinare si concentra sull’abilità delle macchine di “vedere” e interpretare l’ambiente esterno, assimilando in qualche modo la capacità umana di percepire attraverso gli occhi e comprendere ciò che ci circonda.
Se la prospettiva di macchine che “vedono” e “capiscono” vi sembra fantascienza, seguiteci in questo viaggio nel mondo della visione artificiale, dove la scienza incontra l’immaginazione e dove le opportunità sembrano infinite. Scopriremo insieme le basi teoriche e le capacità pratiche della Computer Vision, grazie all’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning.
Indice
- La visione artificiale: il significato nascosto nei pixel
- I fondamenti teorici della Computer Vision: agenti e sensori
- Le capacità pratiche della Computer Vision: dalla teoria alle reti neurali
- Le nuove frontiere dell’IA: vedere, comprendere e agire
- Settori di applicazione della Computer Vision
- Vulnerabilità dei sistemi di Computer Vision: gli “esempi avversari”
- Il contributo di artea.com: i nostri Use Case per Manufacturing e Healthcare
- Automazione nell'industria manifatturiera
- Analisi delle Immagini diagnostiche in medicina
- Abbraccia il futuro della Computer Vision insieme a noi
La visione artificiale: il significato nascosto nei pixel
Immaginiamo una macchina che, guardando una fotografia, riesca a discernere non solo colori e forme, ma anche emozioni, intenzioni e contesto: la Computer Vision si propone di rendere tutto ciò possibile. Ma la strada per arrivare a questo traguardo non è semplice né breve.
Al cuore della Computer Vision c’è l’elaborazione delle immagini: un complesso insieme di algoritmi e tecniche che trasformano i pixel in informazioni. Qui viene il difficile: mentre per un essere umano riconoscere un volto familiare è quasi istintivo, per un computer ciò richiede un’incredibile quantità di elaborazioni, a cominciare dall’individuazione dei contorni del volto, fino al riconoscimento delle sue caratteristiche distintive.
Oggi siamo solo all’inizio di questo straordinario percorso. Ma perché è così rilevante per noi? Oltre alle applicazioni ovvie, in ambiti come la sicurezza e la sorveglianza, la Computer Vision ha il potenziale di rivoluzionare settori come la medicina, l’automazione industriale e persino l’arte. La visione artificiale consentirà ai medici di identificare malattie nelle immagini diagnostiche con una precisione mai vista prima, o a un robot di muoversi in ambienti complessi in modo del tutto autonomo.
I fondamenti teorici della Computer Vision: agenti e sensori
Al centro della Computer Vision si trova l’idea di sistemi basati su cosiddetti “agenti”. Un sistema basato su agenti è un’entità autonoma capace di osservare il suo ambiente, prendere decisioni in base alle sue osservazioni e compiere azioni per raggiungere obiettivi specifici.
Su questo ambito di ricerca, ci piace citare il lavoro del prof. Marco Somalvico. Gli esseri umani, intesi essi stessi come agenti, percepiscono il mondo principalmente attraverso un sensore di fondamentale importanza: l’occhio. In questa prospettiva, le immagini provenienti dall’ambiente pongono una delle sfide più grandi nel cammino verso la costruzione di una IA più simile all’uomo.
Nel contesto dell’interazione tra macchine e mondo reale, esplorato da Somalvico, la Computer Vision funge da ponte, consentendo alle prime di percepire i fenomeni del secondo, interpretarli e reagire di conseguenza. La complessità della realtà, con la sua varietà di colori, forme e movimenti, richiede algoritmi e modelli molto sofisticati per decodificarla in modi utili.
Le capacità pratiche della Computer Vision: dalla teoria alle reti neurali
Il campo dell’analisi delle immagini e della comprensione della percezione visiva si è evoluto notevolmente grazie in particolare all’applicazione delle reti neurali artificiali, tra cui le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN). Vediamo in breve di cosa si tratta.
- Le CNN (Convolutional Neural Network), ispirate alla struttura delle reti neurali biologiche del sistema visivo umano, consentono alle macchine di riconoscere pattern, come linee, forme e contorni. Queste reti sono ampiamente utilizzate in applicazioni come il riconoscimento facciale o la classificazione di oggetti nelle foto, permettendo alle macchine di “vedere” e qualificare entità diverse nell’immagine.
- Le RNN (Recurrent Neural Network) consentono invece alle macchine di capire il contesto e la sequenza in cui le informazioni si presentano. Sono spesso usate in applicazioni come la traduzione automatica o il riconoscimento vocale. Ma nel caso, ad esempio, dell’analisi di un video sono utili per identificare oggetti e aree in base alla loro posizione relativa, misurata dalla profondità di campo.
Le nuove frontiere dell’IA: vedere, comprendere e agire
Le reti neurali hanno sperimentato grandi avanzamenti grazie all’evoluzione delle tecnologie di apprendimento automatico (Machine Learning). Tuttavia, un aspetto da considerare è che tali addestramenti rimangono per lo più circoscritti e specializzati, come nel caso del riconoscimento di volti o veicoli, ovvero oggetti di una singola categoria.
L’obiettivo futuro è orientato, invece, verso una Intelligenza Artificiale a Scopo Generale (AGI) che possa sfruttare la Computer Vision in modo più ampio e versatile. Un passo in questa direzione è, ad esempio, l’introduzione del riconoscimento delle immagini nella versione 4.0 di Chat-GPT.
Settori di applicazione della Computer Vision
Se è vero che al momento non esiste ancora un’intelligenza artificiale in grado di “vedere”, “comprendere” e “agire” in modo generalizzato, nel senso completo auspicato dall’AGI, si moltiplicano ormai le applicazioni verticali su diversi settori:
- Automazione industriale: per il controllo qualità e l’ispezione visiva dei prodotti nelle linee di produzione.
- Sorveglianza avanzata: per il riconoscimento di volti, oggetti sospetti e il monitoraggio di aree sensibili.
- Medicina: nella diagnostica, attraverso l’analisi di immagini radiografiche e tomografiche.
- Guida autonoma: per l’interpretazione dell’ambiente stradale, inclusi segnali, veicoli e pedoni.
- AR (Realtà Aumentata): per sovrapporre elementi virtuali alla realtà, come nei videogiochi o nell’addestramento on-the-job.
- OCR (Riconoscimento Ottico dei Caratteri): per la lettura e l’interpretazione automatica del testo in documenti e immagini.
- Industria aerospaziale: per la navigazione autonoma e il riconoscimento di oggetti nello spazio.
- Retail: per l’analisi del comportamento dei clienti e il controllo del magazzino.
- Trasporti e logistica: per la gestione automatizzata delle merci e la sicurezza stradale.
Vulnerabilità dei sistemi di Computer Vision: gli “esempi avversari”
È importante infine notare che esistono situazioni in cui La Computer Vision può manifestare delle inefficienze. Ad esempio, se vengono introdotte immagini che causano disturbi nella visione della macchina, il sistema può smettere di funzionare correttamente. Sono già in commercio abiti anti-sorveglianza, cioè indumenti realizzati con tessuti, materiali o design che ostacolano o confondono la capacità delle telecamere di riconoscere e identificare le persone.
Si parla in questi casi di “esempi avversari” (adversarial examples) ovvero dati o immagini progettati in modo opportunistico per ingannare un modello di machine learning, inducendolo in errore. Questo concetto ha ovvie implicazioni per la sicurezza e l’affidabilità dei modelli di intelligenza artificiale, in particolare per le reti neurali profonde.
Il contributo di artea.com: i nostri Use Case per Manufacturing e Healthcare
In uno scenario tecnologico in rapida evoluzione, artea.com vanta casi di successo di applicazione della Computer Vision in settori differenti, quali l’industria manifatturiera e il settore medico.
Automazione nell'industria manifatturiera
Nel settore manifatturiero utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale siamo in grado di semplificare l’ispezione e la valutazione dei difetti nelle produzioni basate su AOI (Ispezione Ottica Automatica), come circuiti integrati e PCB (schede a circuito stampato).
L’implementazione dei nostri sistemi di Computer Vision automatizza il posizionamento degli strumenti, senza la necessità di regolare manualmente guide per ogni pezzo, riducendo la complessità dell’automazione e aumentando la precisione.
Analisi delle Immagini diagnostiche in medicina
Nel settore medico applichiamo il Machine Learning per analizzare la progressione di interventi chirurgici, come ad esempio le suture del labbro. L’archiviazione e l’elaborazione di immagini 2D e 3D consentono una valutazione comparativa nel corso del tempo, agevolando l’aggiornamento delle tecniche chirurgiche e diagnostiche.
Inoltre, l’impiego di reti neurali per l’analisi di ecografie prenatali aiuta a individuare precocemente problemi morfologici, migliorando l’efficacia degli interventi e garantendo la qualità di vita dei pazienti affetti da labiopalatoschisi.
Abbraccia il futuro della Computer Vision insieme a noi
L’era della Computer Vision è qui, e le sfide tecnologiche che presenta vanno affrontate con passione e spirito d’innovazione. Scopri di cosa si occupa artea.com: se sei interessato anche tu a esplorare come la tecnologia possa trasformare la tua attività o settore, ti invitiamo a contattarci.
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