Casi d'uso dell'IA che trasformano il tuo futuro
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In che modo l'IA sta trasformando il mondo in cui viviamo? Se non te ne sei ancora accorto, preparati a una sorpresa. Dal trasporto di avatar tra spazi virtuali alla riduzione della congestione nelle architetture dei dati, fino alla creazione di istruttori di fitness olografici nelle nostre case, l'intelligenza artificiale ci ha già proiettati verso una nuova ed entusiasmante era della vita.
Forse non viviamo ancora in una fantasia fantascientifica alla Star Trek, ma ci stiamo avvicinando. Di seguito parleremo di nuovi casi d'uso dell'IA che includono la tecnologia di rilevamento degli oggetti nel fitness e l'edge computing, ed esamineremo come l'edge computing con il rilevamento degli oggetti stia migliorando la trasmissione dei dati tra i dispositivi digitali.
Esaminiamo in dettaglio solo alcuni dei casi d'uso dell'IA che prevediamo possano aprire nuove frontiere nel 2022.
IA per la visione nel fitness#
Il rilevamento degli oggetti nel 2022 è una prospettiva entusiasmante e sta già facendo parlare di sé nel settore del fitness. Mirror e Tonal sono entrambi esempi di aziende di successo che promuovono l'IA nel fitness: offrono un dispositivo interattivo per la casa in grado di trasmettere oltre 10.000 allenamenti e proiettarli sullo specchio, con l'obiettivo di migliorare la salute e l'attività fisica.
Molti di noi considerano il fitness più un'incombenza che un hobby e sono persino riluttanti a mettere piede in palestra. Ma nel comfort di casa tua, Mirror ti permette di monitorare i tuoi progressi, la forma fisica e altre metriche attraverso il rilevamento della postura.
Questa applicazione altamente avanzata analizza la postura e la posa delle persone nei video utilizzando 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 differenzia dal rilevamento degli oggetti perché distingue le persone da un riquadro umano e sviluppa una comprensione del linguaggio del corpo umano attraverso algoritmi di apprendimento automatico. Tuttavia, combinando la stima della posa umana con il deep learning, Mirror avrà elaborato modelli concettuali di come eseguire ogni esercizio analizzando milioni di allenamenti diversi.
Durante l'esercizio, l'app utilizza 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.
L'IA per la visione nel fitness ha già compiuto un salto quantico negli ultimi tempi grazie ad applicazioni innovative come Mirror, il che fa sorgere spontanea la domanda: che aspetto avrà il settore del fitness nel 2023?
IA 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 che cos'è esattamente? In breve, il metaverso è un termine generico che si riferisce ai regni digitali destinati ad ampliare il mondo reale.
Immagina di partecipare a eventi virtuali, concerti e incontri online, e avrai un'idea precisa. Ma il metaverso include anche interazioni virtuali più semplici, come accedere ai social media e scorrere il feed delle notizie.
Sebbene non esista un obiettivo finale definitivo, gli scienziati stanno facendo il possibile per rendere il metaverso il più immersivo possibile utilizzando l'IA per la visione artificiale, un campo dell'intelligenza artificiale che addestra i computer a interpretare informazioni preziose provenienti da input visivi e a fornire raccomandazioni basate sui dati raccolti. Un elemento cruciale dell'IA per la visione artificiale nel metaverso è l'interoperabilità. Questo termine altisonante e leggermente intimidatorio indica fondamentalmente il processo di trasferimento continuo 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 ti sottoponi a una scansione TC, grandi volumi di dati vengono elaborati, raccolti e archiviati in un database medico.
I medici adotteranno un approccio diverso, inserendo manualmente le tue 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 crea problemi. Non tutti i dati sono uguali. Raccogliere, organizzare e vagliare ciò che è stato acquisito consuma molto tempo.
L'edge computing con il rilevamento degli oggetti ci ha sollevati dal pesante compito di estrarre i dati dal centro dati principale e trasferirli ai nodi periferici della sua architettura. Ma che cos'è l'edge computing e come funziona?
Immagina 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 del database verranno rallentate, causando ritardi e interruzioni che degraderanno le prestazioni.
Con l'edge computing, invece, gran parte di questi dati viene distribuita alla periferia. Gli algoritmi di apprendimento automatico affidano a ciascun dispositivo edge l'addestramento di un modello analitico con i dati archiviati localmente.
Ogni dispositivo svolgerà il lavoro più impegnativo filtrando i dati più preziosi, che verranno poi inviati al database principale per un'analisi completa. Immagina uno scienziato alle prese con un progetto ricco di dati di ricerca. Invece di analizzare tutti i dati di ogni singolo esperimento, delega questa responsabilità ad altri ricercatori, che riferiranno con un riepilogo.
L'IA per la visione sta cambiando il mondo proprio sotto i nostri occhi e i casi d'uso dell'IA che abbiamo illustrato sono solo la punta dell'iceberg. Ma ciò che è ancora più entusiasmante è che anche tu puoi sfruttare le meraviglie dell'IA per la visione con la nostra piattaforma di distribuzione ML, Ultralytics Platform.
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