12 febbraio 2025
Scopri come i sistemi di AI agentica utilizzano modelli di computer vision per analizzare autonomamente i dati visivi, imparare dall'esperienza e adattarsi alle condizioni mutevoli.
L'intelligenza artificiale (IA) e la computer vision aiutano le macchine a vedere e comprendere il mondo. Grazie ai recenti progressi, stiamo assistendo a un balzo in avanti: innovazioni dell'IA che non solo percepiscono ma anche pensano, pianificano e agiscono da sole. In un articolo precedente, abbiamo discusso di come gli agenti di Visione siano in grado di elaborare dati visivi, analizzarli e agire.
Oggi esploreremo un concetto simile: l'AI agentica. I sistemi di AI agentica sono progettati per operare in modo indipendente e possiedono capacità di ragionamento e risoluzione dei problemi simili a quelle umane per raggiungere obiettivi definiti. A differenza dei sistemi di AI tradizionali, che si concentrano sul completamento di singole attività con istruzioni predefinite, l'AI agentica può pianificare e agire autonomamente per svolgere compiti. Questi agenti possono persino imparare dalle interazioni precedenti ed eseguire decisioni senza alcun intervento umano.
Per quanto riguarda la computer vision, i sistemi di intelligenza artificiale agici possono sfruttare tecniche come il rilevamento degli oggetti utilizzando modelli di computer vision come Ultralytics YOLO11 per analizzare i dati visivi in tempo reale, riconoscere gli oggetti, comprendere le relazioni spaziali e prendere decisioni autonome in base all'ambiente circostante.
Nella sua essenza, i sistemi di IA agentica sono progettati con capacità autonome, orientate agli obiettivi, di risoluzione adattiva dei problemi e di apprendimento continuo. Utilizzano agenti di IA per comprendere il loro ambiente, prendere decisioni ed eseguire compiti. Questi agenti di IA utilizzano modelli di computer vision, tecniche di apprendimento per rinforzo e modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per svolgere compiti complessi. Questo li rende ideali per automatizzare i flussi di lavoro aziendali e migliorare il processo decisionale.
Ad esempio, in un magazzino, un sistema di intelligenza artificiale dotato di computer vision può detect pacchi, track inventario e aggirare gli ostacoli senza l'intervento umano. Utilizzando l'apprendimento per rinforzo, può migliorare la sua efficienza di movimento nel tempo, imparando i percorsi migliori per evitare la congestione. Nel frattempo, un chatbot alimentato da LLM può assistere i lavoratori rispondendo a domande e suggerendo miglioramenti operativi, rendendo più efficiente l'intero flusso di lavoro.
La differenza fondamentale tra una soluzione di IA tradizionale e una soluzione di IA agentica è che l'IA agentica può prevedere e adattarsi alle situazioni che cambiano. I sistemi di computer vision tradizionali sono ottimi per riconoscere oggetti o classificare immagini, ma non possono modificare il loro comportamento in modo dinamico. Hanno bisogno che un umano intervenga e aiuti a riaddestrare o mettere a punto i modelli. Nel frattempo, l'IA agentica utilizza tecniche avanzate di machine learning per migliorare nel tempo interagendo con il suo ambiente.
L'IA si sta evolvendo rapidamente, con nuovi concetti come l'IA generativa, l'automazione agentica e la computer vision che vengono rapidamente adottati in vari settori. Confrontiamo queste tecnologie per capire meglio cosa distingue l'IA agentica.
Se avete usato strumenti come ChatGPTavete già familiarità con l'IA generativa. Questa branca dell'IA è specializzata nella creazione di contenuti, come testo, immagini o codice, in base alle richieste dell'utente. Sebbene l'IA generativa favorisca la creatività e l'esplorazione delle idee, segue schemi appresi e opera all'interno di vincoli predefiniti, senza la capacità di prendere decisioni autonome o perseguire obiettivi indipendenti.
Al contrario, l'IA agentica persegue attivamente degli obiettivi. Può adattarsi dinamicamente al suo ambiente senza richiedere un input umano continuo. Invece di generare semplicemente contenuti, intraprende azioni e risolve problemi autonomamente.
L'automazione agentica e l'AI agentica vanno di pari passo, con l'AI agentica che fornisce l'intelligenza che alimenta l'automazione. Si consideri un sistema di sicurezza basato sulla computer vision.
Il sistema di IA agentica analizza la situazione, decide la risposta migliore e agisce autonomamente. Ad esempio, se una telecamera di sicurezza con IA integrata con la computer vision individua un intruso, il sistema di IA agentica non si limita a inviare un avviso, ma verifica se la persona è un dipendente, blocca le porte se necessario, ne traccia i movimenti e invia persino un drone per monitorarla.
L'automazione agentica assicura che tutte queste azioni funzionino insieme senza intoppi. Collega diversi sistemi, come telecamere di sicurezza, serrature delle porte e droni, in modo che possano rispondere automaticamente e in sincronia. Mentre l'AI agentica prende le decisioni, l'automazione agentica assicura che tali decisioni vengano eseguite in modo efficiente senza bisogno dell'intervento umano.
Ora che abbiamo una migliore comprensione di cosa sia l'IA agentica, esploriamo come funziona.
I sistemi di AI agentica operano attraverso un processo ciclico di percezione, processo decisionale, azione e adattamento, aiutandoli ad apprendere e migliorare nel tempo. Questo ciclo continuo consente a questi sistemi di funzionare autonomamente e raggiungere obiettivi complessi.
Ecco una rapida panoramica dei passaggi coinvolti nel ciclo continuo:
Successivamente, esaminiamo alcuni esempi reali di IA agentica in azione. Questi sistemi vengono utilizzati in diversi settori, aiutando le macchine ad analizzare i dati e a prendere decisioni indipendenti per migliorare i risultati.
La scoperta di farmaci prevede diverse fasi chiave, dall'identificazione di bersagli biologici legati alle malattie allo screening di potenziali composti, all'ottimizzazione delle loro strutture chimiche e alla conduzione di test preclinici. È un processo complesso e dispendioso in termini di tempo che richiede un'ampia analisi dei dati e sperimentazione per trovare trattamenti efficaci e sicuri.
L'AI agentica, integrata con la computer vision, sta contribuendo ad automatizzare passaggi chiave come la sintesi chimica, rendendo il processo più rapido ed efficiente. La sintesi chimica è il processo di combinazione di diversi composti chimici per creare nuove sostanze, come i farmaci, attraverso reazioni controllate. Tradizionalmente, gli scienziati dovevano regolare manualmente fattori come la temperatura, la composizione del solvente e i tempi di cristallizzazione attraverso tentativi ed errori.
Ora, i sistemi di IA agentici possono monitorare le reazioni in tempo reale, analizzare i cambiamenti visivi come le variazioni di colore o la formazione di cristalli e prendere decisioni sul posto. Ad esempio, se il sistema rileva che una reazione non sta procedendo come previsto, può immediatamente regolare la temperatura o aggiungere le sostanze chimiche necessarie per ottimizzare il processo. Imparando continuamente dalle reazioni passate, il sistema migliora la sua accuratezza nel tempo, riducendo la necessità di intervento manuale e accelerando lo sviluppo di farmaci.
L'AI agentica sta cambiando il modo in cui facciamo acquisti online, rendendo l'esperienza più personalizzata, efficiente e automatizzata. Invece di limitarsi a consigliare prodotti in base agli acquisti passati, l'AI agentica può analizzare le abitudini di navigazione, prevedere cosa potrebbe desiderare un cliente e modificare i suggerimenti sui prodotti in tempo reale.
Con l'aiuto della computer vision, l'IA agentica può anche analizzare le ricerche visive, riconoscendo le immagini dei prodotti per offrire raccomandazioni più accurate. Ad esempio, se qualcuno guarda frequentemente scarpe da ginnastica, il sistema di IA agentica può evidenziare gli stili di tendenza, offrire sconti o suggerire accessori abbinati. Può anche ottimizzare i prezzi e le promozioni in base alla domanda, rendendo lo shopping più dinamico.
Oltre alle raccomandazioni, l'intelligenza artificiale agenziale sta migliorando la logistica dell'e-commerce gestendo l'inventario, prevedendo le scorte e automatizzando l'evasione degli ordini. La visione computerizzata consente ai sistemi di intelligenza artificiale agentica di track livelli delle scorte in tempo reale, di identificare gli articoli fuori posto e di garantire che i prodotti siano classificati correttamente. Se un articolo si esaurisce rapidamente, il sistema può attivare il rifornimento o suggerire alternative. Apprendendo e adattandosi nel tempo, l'intelligenza artificiale agentica rende lo shopping online più veloce, più intelligente e più fluido sia per i clienti che per le aziende.
Ora che abbiamo esaminato esempi reali di AI agentica, discutiamo di come costruirne una.
Se state sviluppando un'applicazione basata sulla computer vision, l'utilizzo dei modelli più recenti, come Ultralytics YOLO11 , può aiutare il vostro sistema di intelligenza artificiale a comprendere meglio l'ambiente circostante. Grazie al supporto di diverse attività di computer vision, YOLO11 consente ai sistemi di intelligenza artificiale di analizzare accuratamente i dati visivi.
Ecco come si può costruire un sistema di intelligenza artificiale agonica utilizzando YOLO11:
Ecco alcuni dei principali vantaggi che i sistemi di IA agentici possono apportare a vari settori:
Sebbene l'IA agentica offra molti vantaggi in diversi settori, è anche importante essere consapevoli dei potenziali limiti che ne derivano. Ecco alcune preoccupazioni chiave da tenere a mente:
Nel complesso, sebbene i sistemi di IA agentica abbiano molto da offrire, è importante bilanciare i loro vantaggi con considerazioni etiche, trasparenza e una regolamentazione adeguata per garantire che vengano utilizzati in modo responsabile.
Se combinati con modelli di Vision AI come YOLO11, i sistemi di AI agenziali possono cambiare il modo in cui funziona l'automazione. Dalle auto a guida autonoma agli acquisti online e all'assistenza sanitaria, questi sistemi aiutano le aziende a lavorare in modo autonomo e più veloce.
Tuttavia, è necessario affrontare sfide come la parzialità, la mancanza di trasparenza e normative poco chiare. Man mano che i sistemi di IA agentici migliorano, trovare il giusto equilibrio tra innovazione e responsabilità sarà fondamentale per sfruttare al meglio queste innovazioni.
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