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

In che modo l'IA sta rivoluzionando il mondo in cui viviamo? Potresti rimanere sorpreso, se non te ne sei già accorto. Dal trasferimento di avatar tra spazi virtuali alla decongestione delle architetture dei dati, fino alla creazione di istruttori di fitness olografici nelle nostre case, l'intelligenza artificiale sta già cambiando il nostro modo di vivere.

Non viviamo ancora in un mondo fantascientifico alla Star Trek, ma ci stiamo avvicinando. Di seguito analizziamo nuovi casi d'uso dell'IA, tra cui la tecnologia di rilevamento degli oggetti nel fitness e nell'edge computing, e vediamo come l'edge computing con il rilevamento degli oggetti migliori la trasmissione dei dati tra dispositivi digitali.

Ecco alcuni casi d'uso dell'IA che, secondo le nostre previsioni, apriranno nuove strade nel 2022.

AI visiva nel fitness#

Nel 2022 il rilevamento degli oggetti si prospetta entusiasmante e sta già facendo parlare di sé nel settore del fitness. Mirror e Tonal sono esempi di aziende di successo che promuovono l'AI nel fitness: entrambe offrono un dispositivo interattivo per la casa, capace di trasmettere oltre 10.000 allenamenti e proiettarli sullo specchio, con l'obiettivo di migliorare la salute e l'attività fisica.

Per molti di noi, il fitness è più un dovere che un hobby e non ci va nemmeno di mettere piede in palestra. Ma, comodamente da casa, Mirror ti permette di monitorare i tuoi progressi, la postura e altri parametri grazie al rilevamento della posizione.

Questa applicazione valuta la postura e la posa delle persone nei video usando la stima della posa umana, un processo che prevede le pose delle parti del corpo e delle articolazioni umane nelle immagini o nei video.

Si distingue dal rilevamento degli oggetti perché separa le persone da un riquadro umano e sviluppa una comprensione del linguaggio del corpo attraverso algoritmi di machine learning. Combinando però la stima della posa umana con il deep learning, Mirror avrà elaborato modelli concettuali di come eseguire ogni esercizio, dopo aver analizzato milioni di allenamenti diversi.

Durante l'allenamento, l'app usa un algoritmo per confrontare la posizione delle tue articolazioni. Eventuali deviazioni vengono rilevate ed evidenziate, riducendo il rischio di infortuni e promuovendo un allenamento più sicuro e ottimale senza un personal trainer. Lo stesso principio è alla base del monitoraggio degli allenamenti con i modelli di stima della posa Ultralytics YOLO.

Negli ultimi tempi l'AI visiva nel fitness ha compiuto un notevole balzo in avanti grazie ad applicazioni innovative come Mirror. Viene da chiedersi: come sarà il settore del fitness nel 2023?

L'AI per la visione artificiale nel metaverso#

Da quando Mark Zuckerberg ha rinominato Facebook in Meta, abbreviazione di Metaverse, il termine è sulla bocca di tutti. Ma di cosa si tratta esattamente? In breve, metaverso è un termine generico che indica gli spazi digitali pensati per estendere il mondo reale.

Immagina di partecipare a eventi virtuali, concerti e incontri: l'idea è questa. Ma il metaverso include anche interazioni «virtuali» più semplici, come accedere ai social media e scorrere il feed delle notizie.

Anche se non esiste un obiettivo finale definito, i ricercatori lavorano alacremente per rendere il metaverso il più immersivo possibile, usando l'IA per la visione artificiale, un campo dell'intelligenza artificiale che addestra i computer a ricavare informazioni utili dagli input visivi e a formulare raccomandazioni in base ai dati raccolti. Un elemento fondamentale dell'IA per la visione artificiale nel metaverso è l'interoperabilità. Il termine indica il processo di trasferimento di avatar e oggetti digitali da un ambiente virtuale a un altro.

Gli algoritmi di machine learning (ML) per l'interoperabilità hanno già portato vantaggi al settore sanitario. Ad esempio, quando fai una TAC, grandi quantità di dati vengono elaborate, raccolte e archiviate in una banca dati medica.

I medici seguono un approccio diverso e inseriscono manualmente i tuoi dati sanitari in una banca dati. L'interoperabilità integra quindi queste due analisi dei dati per fornire rapidamente una diagnosi.

Rilevamento degli oggetti nell'edge computing#

Il mondo è sommerso dai dati. Anche se i dati sono stati definiti «il nuovo petrolio», in realtà una quantità eccessiva crea problemi. Non tutti i dati sono uguali: raccogliere, organizzare e setacciare ciò che è stato acquisito fa perdere tempo.

L'edge computing con il rilevamento degli oggetti ci ha sollevato dal pesante compito di estrarre i dati dal data center principale e trasferirli ai nodi periferici dell'architettura. Ma cos'è l'edge computing e come funziona?

Immagina un insieme di dispositivi tecnologici che trasmettono dati da e verso la banca dati principale. È una quantità enorme di informazioni da elaborare. La capacità di elaborazione della banca dati viene messa a dura prova, causando ritardi e interruzioni che ne peggiorano le prestazioni.

Con l'edge computing, però, gran parte di questi dati verrà distribuita alla periferia della rete. Gli algoritmi di machine learning assegnano a ogni dispositivo edge il compito di addestrare un modello analitico con i dati archiviati localmente: un approccio noto come apprendimento federato.

Ogni dispositivo svolge il lavoro più impegnativo filtrando i dati più preziosi, che vengono poi inviati alla banca dati principale per un'analisi complessiva. Immagina uno scienziato alle prese con un progetto ricco di ricerche. Invece di analizzare i dati di ogni singolo esperimento, delega il compito ad altri ricercatori, che poi gli riferiscono i risultati in sintesi.

L'IA visiva sta cambiando il mondo e i casi d'uso dell'IA descritti qui sono solo la punta dell'iceberg. Puoi anche usare l'IA visiva in prima persona con Ultralytics Platform.

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