Casi d'uso dell'IA che trasformano il vostro futuro

Come l'intelligenza artificiale sta rinnovando il mondo in cui viviamo? Se non ve ne siete ancora accorti, vi aspetta uno shock. Dal trasporto di avatar tra gli spazi virtuali alla decongestione delle architetture di dati, fino alla creazione di istruttori di fitness olografici nelle nostre case, l'intelligenza artificiale ci ha già proiettato verso una nuova ed entusiasmante era di vita.

Forse non viviamo ancora in una fantasia fantascientifica alla Star Trek, ma ci stiamo avvicinando. Di seguito, discuteremo i nuovi casi d'uso dell'intelligenza artificiale che includono la tecnologia di rilevamento degli oggetti nel fitness, il rilevamento degli oggetti nell'edge computing ed esamineremo come l'edge computing con il rilevamento degli oggetti stia migliorando la trasmissione dei dati tra i dispositivi digitali.

Facciamo un'immersione profonda in alcuni dei casi d'uso dell'intelligenza artificiale che prevediamo possano aprire nuove strade nel 2022.

Visione AI nel fitness

Il rilevamento degli oggetti nel 2022 è una prospettiva entusiasmante e sta già facendo scalpore nel settore del fitness. Mirror e Tonal sono entrambi esempi di aziende di successo che promuovono l'intelligenza artificiale nel fitness, offrendo un dispositivo domestico interattivo in grado di trasmettere in streaming oltre 10.000 allenamenti e di proiettarli sullo specchio, allo scopo di migliorare la salute e l'esercizio fisico.

Per molti di noi il fitness è più un lavoro che un hobby e sono persino riluttanti a mettere piede in una palestra. Ma, comodamente da casa, Mirror vi permette di monitorare i vostri progressi, la vostra forma fisica e altre metriche attraverso il rilevamento della posizione.

Questa applicazione altamente avanzata analizza la postura e l'atteggiamento delle persone nei video utilizzando la Human Pose Estimation, un processo che predice le pose delle parti del corpo umano e delle articolazioni nelle immagini o nei video.

Si differenzia dal rilevamento degli oggetti per la differenziazione delle persone da una scatola umana e per lo sviluppo di una comprensione del linguaggio del corpo umano attraverso algoritmi di apprendimento automatico. Ma unendo la Human Pose Estimation con il deep learning, Mirror avrà modelli concettuali di come ogni esercizio dovrebbe essere eseguito dopo aver analizzato milioni di allenamenti diversi.

Durante l'esercizio, l'applicazione utilizza un algoritmo per confrontare la posizione delle articolazioni. Eventuali deviazioni vengono rilevate ed evidenziate, riducendo il rischio di lesioni e promuovendo un modo più sicuro e ottimale di allenarsi senza un personal trainer.

La Vision AI nel fitness ha già fatto un salto di qualità negli ultimi tempi grazie ad applicazioni innovative come Mirror, il che fa pensare... come sarà il settore del fitness nel 2023?

Visione artificiale nel metaverso

Da quando Mark Zuckerberg ha ribattezzato Facebook in Meta, abbreviazione di Metaverse, il termine è sulla bocca di tutti. Ma di cosa si tratta esattamente? In breve, il metaverso è un termine generico che si riferisce ai regni digitali destinati a estendere il mondo reale.

Immaginate di partecipare a eventi virtuali, concerti, incontri e avrete l'idea giusta. Ma il metaverso comprende anche interazioni "virtuali" più semplici, come collegarsi ai social media e scorrere il proprio feed di notizie.

Anche se non esiste un obiettivo finale definitivo, gli scienziati stanno muovendo le montagne per cercare di rendere il metaverso il più immersivo possibile utilizzando l'IA della computer vision, un campo dell'intelligenza artificiale che addestra i computer a ricavare informazioni preziose dagli input visivi e a fornire raccomandazioni sulla base dei dati raccolti. Un elemento cruciale della computer vision AI nel metaverso è l'interoperabilità, un termine elegante e un po' intimidatorio che indica il processo di trasferimento senza soluzione di continuità di avatar e oggetti digitali da un regno virtuale all'altro.

Gli algoritmi di apprendimento automatico (ML) nell'interoperabilità hanno già potenziato il settore sanitario. Ad esempio, quando si esegue una TAC, grandi volumi di dati vengono elaborati, raccolti e archiviati in un database medico.

I medici adottano un approccio diverso, inserendo manualmente le informazioni sanitarie in un database. L'interoperabilità viene quindi utilizzata per integrare queste due analisi dei dati e fornire una diagnosi rapida della malattia.

Rilevamento degli oggetti nell'edge computing

Il mondo sta annegando nei dati. Sebbene i dati siano stati definiti "il nuovo petrolio", la realtà è che una quantità eccessiva di dati causa un problema. Non tutti i dati sono uguali. La raccolta, l'organizzazione e il vaglio di ciò che è stato raccolto consumano il tempo.

L'edgecomputing con il rilevamento degli oggetti ci ha sollevato dal pesante fardello di estrarre i dati dal centro dati principale e dai bordi della sua architettura. Ma cos'è l'edge computing e come funziona?

Immaginate un'orbita di dispositivi tecnici che trasmettono dati da e verso il database principale. Si tratta di una grande quantità di informazioni da elaborare. Le capacità di elaborazione veloce del database saranno ostacolate, causando ritardi e interruzioni che peggioreranno le prestazioni.

Ma con l'edge computing, molti di questi dati saranno distribuiti alla periferia. Gli algoritmi di apprendimento automatico incaricano ogni dispositivo edge di addestrare un modello analitico con i dati memorizzati localmente.

Ogni dispositivo farà il suo lavoro pesante filtrando i dati più preziosi, che verranno poi inviati al database principale per un'analisi olistica. Pensate a uno scienziato che si occupa di un progetto denso di ricerche. Invece di analizzare tutti i dati di ogni singolo esperimento, delegherà questa responsabilità ad altri ricercatori che riferiranno con una sintesi.

L'IA visiva sta cambiando il mondo e i casi d'uso dell'IA che abbiamo descritto qui sono solo la punta dell'iceberg. Ma la cosa ancora più entusiasmante è che potete sfruttare le meraviglie dell'IA visiva anche con la nostra piattaforma di implementazione ML, Ultralytics HUB.

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