Manifatturiero intelligente

Sembra essere molto diffuso, almeno leggendo riviste e social media, un atteggiamento del tipo: “per rimanere sul mercato bisogna fare qualcosa di intelligenza artificiale”. Di per sé, credo che sia un’affermazione sostanzialmente vera, ma fuorviante se la si prende come atteggiamento concreto, col suo quasi inevitabile corollario: “qualsiasi cosa, purché sia IA”.Il punto, infatti, non è utilizzare l’IA, ma avere un atteggiamento di ricerca, riconoscimento e risoluzione dei problemi, o, in altri termini, diventare sempre di più delle “learning organization”. È solo a questo punto che molto probabilmente scopriremo che non l’IA, ma quel particolare tipo di IA, corredata di tutto quel...

Si fa (giustamente) un gran parlare di intelligenza artificiale (AI) ed in particolare dei Large Language Model (LLM) o degli ancora più stupefacenti Large Multi-modal Model (LMM) e di come stanno cambiando la nostra vita (e lo stanno davvero facendo, anche se forse ci accorgiamo solo di qualche dettaglio!).

Vantaggi e insuccessi dell’intelligenza artificiale

Uno degli argomenti che in questo periodo sembra appassionare gli “esperti” è se la AI porti davvero benefici o no: ecco quindi vagonate di articoli sugli incredibili risultati che si possono ottenere ed altre vagonate sugli insuccessi.

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Qualche giorno fa ho incontrato ad un evento promozionale un signore che, quando ha saputo che mi occupavo di intelligenza artificiale, mi ha detto che lui ha più paura della stupidità naturale che dell’intelligenza artificiale: non ho potuto che dargli ragione!

Tra l’altro, nel mio ultimo articolo su questo blog esprimevo un concetto molto simile. Tuttavia ritengo che non sia questo un buon motivo per rinunciare all’intelligenza, né a quella artificiale né tanto meno a quella naturale, che ci guida nello sfruttare al meglio le meraviglie delle nuove tecnologie.

Il mondo del packaging...

Nel mio ultimo articolo ho parlato dei Digital Twin.

Come promesso, volevo tornare sull’argomento, evidenziando in particolare il legami, tutti da esplorare e da sfruttare, con il Machine Learning. Sono stato però preceduto da ITRevolution, che ha pubblicato un articolo proprio sull’argomento, con un’ottica che non posso che condividere.

Nulla di strano o di male, tutti i miei articoli si appoggiano “sulle spalle dei giganti”, da cui ho imparato molte cose e che sono contento di raccontare ad altri, così come sono contento di dare credito a chi ce l’ha.

Oggi vi voglio parlare di Digital Twin, un altro dei pilastri, a mio avviso, di una moderna strategia digitale, in particolare per aziende manifatturiere, che ovviamente hanno a che fare con sistemi fisici.

È questo uno dei casi in cui mi pare che non si possa proprio fare a meno di utilizzare la forma inglese: penso che ben pochi capirebbero di cosa si sta parlando se dicessi “gemelli digitali” (forse un nuovo gruppo musicale?); invece l’espressione inglese, anche se ancora non proprio conosciuta da da tutti, è molto presente in tutti gli ambienti in cui i studia come sfruttare al massi...

Nel mio ultimo articolo dicevo tra l’altro come la possibilità di poter tenere sotto controllo con un solo sguardo un sistema complesso è qualcosa che potrebbe permettere alle nostre aziende di fare grandi passi avanti, tanto che lo considero uno dei “pilastri” di una strategia informatica moderna all’interno di un’azienda che voglia migliorare continuamente e quindi diventare una “learning organization”. 

Per ottenere questo risultato un cruscotto è lo strumento ideale. Ovviamente, un buon “cruscotto” (o “dashboard”, se preferite il termine inglese) non è la panacea di tutti i mali e nemmeno garantisce che l’organizzazione si stia orientando nella giusta direzione, ma si...

In un intervento precedente, descrivevo quelli che secondo me sono i pilastri informatici di una moderna industria manifatturiera (purtroppo mi tocca usare molto l’inglese, perché oramai certi nomi hanno assunto un significato specifico che non esiste in italiano …): machine learning, digital twins, ottimizzazione delle risorse e cruscotti. Vorrei provare ad allargare un po’ il quadro in cui si inseriscono le considerazioni fatte. I concetti che meglio esprimono quello che penso sono quelli di miglioramento continuo e di learning organization; due concetti fortemente interconnessi: non c’è miglioramento continuo se non c’è contemporaneamente l’attitudine ad imparare!

Vorrei riprendere da un altro punto di vista il discorso delle speranze e della paura che ci può fare l’intelligenza artificiale.

Me ne dà l’occasione un recente articolo di Andrew Ng, cui sono molto affezionato, sia perché cerca di mantenere un equilibrio molto difficile in un campo dove ci si muove tutti con molta difficoltà, sia perché in questo equilibrio mantiene comunque la “barra dritta” verso una visione positiva del mondo ed una (non credo mal riposta) fiducia nella capacità degli umani di dirigersi verso queste possibilità. Non certo da ultimo, molto di questo affetto dipende dal fatto che A...

Nello scorso articolo si diceva: macchina vs umano 90 a 90 … sì, ma non è la fine del discorso. Dopo esserci dati la nostra brava spiegazione ed aver messo a riparo la nostra “macchina” dalle possibili critiche (“se neanche tra addestratori riusciamo a metterci d’accordo, come possiamo pretendere che la rete faccia meglio”?), ci sembrava che ci fosse ancora qualcosa da capire meglio e, soprattutto, volevamo capire come migliorare, anche perché oramai si trattava di mettere il sistema in produzione: ok, il 90% ci basta, ma già sappiamo, se n’è parlato in uno scorso articolo, che c’è sempre il rischio di una degradazione delle prestazioni, qui...

Ci si chiede spesso, a volte con entusiasmo, a volte con paura, se il machine learning possa rendere le “macchine” più forti (e magari anche più cattive …. impresa veramente ardua … come anche essere più buone) degli esseri umani.

La cosa è stata esplorata già molto tempo fa da scrittori e registi di fantascienza, con tutte le gradazioni del caso, che ne hanno tratto dei veri e propri capolavori, purtroppo non molto presi sul serio dalle “persone serie”.

Oggi voglio entrare un po’ più nel profondo di un aspetto tecnico, che ha grosse ripercussioni sulle possibilità, oggi, anche di una piccola o media azienda, di utilizzare tecniche di Machine Learning: il Transfer Learning.

Come al solito, per chi mi conosce, non parlo di cose dal solo punto di vista teorico e neppure di cose che stanno nell’ambito della ricerca avanzata: quello che mi interessa è far capire che queste tecniche sono veramente alla portata di chi vuole utilizzarle, soprattutto a livello industriale, che è l’ambito che mi interessa di più, e che, se anche non sono nuovissime...

Qualche tempo fa, scrivevo, a proposito di trasformazione digitale: “… quindi dashboard, digital twin, ottimizzatori … ma … il “machine learning”? 

Il riferimento era ad una serie di cose concrete che si possono fare, e per le quali noi ci proponiamo come partner, per mettere in atto una trasformazione digitale che abbia veramente senso, che raggiunga cioè l’obiettivo di rendere l’azienda più efficace nel processo di creazione di benessere e ricchezza.
La risposta, per come la vedo io, è che dashboard, digital twin e ottimizzatori sono cose concrete che si possono fare, mentre il “machine learning” è una tecnologia, ma anche una metodologia, ch...

Nel mio ultimo articolo ho parlato di Selene Spa e di come il progetto di riconoscimento automatico dei difetti di produzione, che utilizza ADR-Flow, sia entrato in quella che chiamiamo “fase 3”.

Oggi vorrei spiegare meglio come si articola, nella nostra visione, un progetto di riconoscimento automatico dei difetti di produzione industriale e di come ADR-Flow fornisca un supporto completo in tutte le fasi del progetto.

Bisogna innanzitutto chiarire che un progetto di questo genere è quasi sempre supervisionato, infatti è molto difficile che un sistema sia in grado di capire da solo se una fotografia rappresenta un pezzo difett...

Lo so, avevo promesso di approfondire i temi lasciati aperti nello scorso articolo … ma in questi giorni ho avuto una grossa soddisfazione e non sono capace di trattenermi dal parlarne. E poi, si tratta di machine learning applicato al controllo qualità, cioè dell’evoluzione di un progetto di rilevamento automatico dei difetti di produzione industriale inserito in un vero processo produttivo, non di spiegazioni teoriche!

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Recentemente, parlavo con un amico che ha in mente alcuni progetti innovativi in ambito agricoltura e volevo fargli capire quanto l’uso di tecnologie ICT avanzate, combinate con algoritmi di Machine Learning, potrebbe essere utile in questi progetti. Ad un certo punto mi chiede: ” tutti questi discorsi vanno bene, ma, concretamente, cosa faresti”?

Domanda non così facile … ma ho accettato la sfida.

“Go West young men”! Era il messaggio per coloro (soprattutto giovani) che volevano realizzare il “sogno americano”, cioè, in sostanza, quello di un’esistenza migliore.Cosa c’entra questo con l’Intelligenza Artificiale ed il Machine Learning? Beh, sicuramente l’AI ed il ML sono una “nuova frontiera”, stimolante, promettente, ma anche piena di rischi. Ma non è tutto qui....

Tradotto in italiano come “apprendimento automatico”, il machine learning è uno dei concetti più importanti e rivoluzionari dell’era moderna digitale. Questo campo dell’intelligenza artificiale ha la capacità di far imparare le macchine senza che esse siano programmate e lo fa attraverso algoritmi sofisticati. A differenza della programmazione tradizionale, il machine learning si concentra appunto sullo sviluppo di algoritmi che saranno in grado poi di analizzare dei dati, prendere delle decisioni autonomamente e migliorare le prestazioni nel tempo...

Più si va avanti e più la tecnologia fa dei passi importanti, si evolve, e con essa anche gli strumenti che ne derivano. Le reti neurali ad esempio, sono fondamentali per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale e del machine learning e non sono altro che algoritmi computazionali ispirati al cervello umano che imitano il sistema neurale biologico. In questo articolo approfondiremo la loro storia, il loro funzionamento e le reti neurali profonde...