Perceptron e reti neurali: principi base della visione artificiale

Negli ultimi decenni, le reti neurali sono diventate gli elementi costitutivi di molte innovazioni chiave dell'intelligenza artificiale (AI). Le reti neurali sono modelli computazionali che tentano di imitare le funzioni complesse del cervello umano. Aiutano le macchine a imparare dai dati e a riconoscere pattern per prendere decisioni informate. In questo modo, abilitano sottocampi dell'AI come la visione artificiale e il deep learning in settori come sanità, finanza e auto a guida autonoma.

Comprendere come funziona una rete neurale può darti un'idea migliore della "black box" che è l'AI, aiutando a demistificare come la tecnologia all'avanguardia venga integrata nella nostra vita quotidiana. In questo articolo, esploreremo cosa sono le reti neurali, come funzionano e come si sono evolute nel corso degli anni. Daremo anche un'occhiata al ruolo che svolgono nelle applicazioni di visione artificiale. Iniziamo!

Link to this sectionCos'è un percettrone nell'AI?#

Prima di discutere in dettaglio delle reti neurali, diamo un'occhiata ai percettroni. Sono il tipo più basilare di rete neurale e rappresentano le fondamenta per costruire modelli più complessi.

Un percettrone è un algoritmo lineare di machine learning utilizzato per l'apprendimento supervisionato (imparare da dati di addestramento etichettati). È anche noto come rete neurale a singolo strato ed è solitamente utilizzato per compiti di classificazione binaria che differenziano tra due classi di dati. Se stai cercando di visualizzare un percettrone, puoi pensarlo come un singolo neurone artificiale.

Fig 1. Un percettrone è un singolo neurone artificiale.

Link to this sectionCapire come funziona un percettrone#

Un percettrone può ricevere diversi input, combinarli con dei pesi, decidere a quale categoria appartengono e agire come un semplice decisore. Consiste in quattro parametri principali: valori di input (chiamati anche nodi), pesi e bias, somma netta e una funzione di attivazione.

Ecco come funziona:

• Input e pesi: Diciamo che hai diverse informazioni (input) e ognuna ha un peso che ne indica l'importanza. Oltre a questo, il bias aiuta il percettrone a essere più flessibile nel prendere decisioni.
• Calcolo della somma pesata: Il percettrone moltiplica ogni input per il suo peso e poi somma tutto, incluso il bias, per arrivare a una somma pesata.
• Prendere una decisione: Successivamente, il percettrone utilizza una funzione di attivazione per determinare l'output finale. Prende la somma pesata e decide se il percettrone debba attivarsi o meno. Nel caso più semplice, la funzione di attivazione è una funzione a gradino che fornisce un output pari a uno se la somma pesata è superiore a una certa soglia, e zero in caso contrario. Quindi, l'input pesato viene convertito in una decisione sì o no.
• Apprendimento e miglioramento: se il perceptron commette un errore, regola i pesi per cercare di migliorare la volta successiva. Questo processo aiuta il modello a imparare dai propri errori.

Fig 2. Una panoramica di un percettrone. fonte: indiantechwarrior.com

Link to this sectionIl ruolo dei percettroni nella visione artificiale#

I perceptron svolgono un ruolo importante nell'aiutarci a comprendere le basi della computer vision. Sono il fondamento delle reti neurali avanzate. A differenza dei perceptron, le reti neurali non si limitano a un singolo strato. Sono costituite da molteplici strati di perceptron interconnessi, il che consente loro di apprendere complessi pattern non lineari. Le reti neurali possono gestire compiti più avanzati e produrre output sia binari che continui. Ad esempio, le reti neurali possono essere utilizzate per attività avanzate di computer vision come la instance segmentation e la pose estimation.

Link to this sectionL'evoluzione della tecnologia di visione artificiale a partire dalle reti neurali#

La storia delle reti neurali risale a diversi decenni fa ed è ricca di ricerche e scoperte interessanti. Diamo un'occhiata più da vicino ad alcuni di questi eventi chiave.

Ecco una rapida panoramica dei primi traguardi:

• Anni '40: Warren McCulloch e Walter Pitts svilupparono un circuito semplice per imitare il funzionamento del cervello.
• 1958: Rosenblatt introdusse il percettrone.
• Anni '70: Paul Werbos elaborò il concetto di backpropagation (un metodo di addestramento che aiuta una rete neurale a imparare minimizzando la differenza tra output previsti ed effettivi). La Backpropagation ha reso possibile addestrare reti neurali multistrato e ha aperto la strada al deep learning.
• Anni '80: Ricercatori come Geoffrey Hinton e Yann LeCun studiarono il connessionismo, che riguarda come reti di unità interconnesse possano formare processi cognitivi. Il loro lavoro ha gettato le basi per le moderne reti neurali.
• Anni '90: Jürgen Schmidhuber e Sepp Hochreiter proposero la rete a memoria a lungo termine (LSTM), diventata essenziale per le attività che coinvolgono la previsione di sequenze.

Fig 3. L'evoluzione delle reti neurali.

Con l'ingresso nel XXI secolo, la ricerca sulle reti neurali è decollata, portando ad avanzamenti ancora maggiori. Negli anni 2000, il lavoro di Hinton sulle macchine di Boltzmann limitate - un tipo di rete neurale che trova pattern nei dati - ha giocato un ruolo chiave nel far avanzare il deep learning. Ha reso più semplice l'addestramento di reti profonde, aiutando a superare le sfide poste da modelli complessi e rendendo il deep learning più pratico ed efficace.

Poi, negli anni 2010, la ricerca ha subito un'accelerazione rapida grazie all'ascesa dei big data e del calcolo parallelo. Un momento saliente di questo periodo è stata la vittoria di AlexNet nella competizione ImageNet (2012). AlexNet, una profonda rete neurale convoluzionale, è stata una svolta importante perché ha dimostrato quanto possa essere potente il deep learning per i compiti di computer vision, come il riconoscimento accurato delle immagini. Ha contribuito a innescare la rapida crescita dell'AI nel riconoscimento visivo.

Oggi, le reti neurali si stanno evolvendo con nuove innovazioni come i transformer, che sono eccellenti per comprendere le sequenze, e le reti neurali a grafo, che funzionano bene con relazioni complesse nei dati. Anche tecniche come il transfer learning - utilizzare un modello addestrato su un compito per un altro - e l'auto-apprendimento supervisionato, dove i modelli imparano senza bisogno di dati etichettati, stanno ampliando ciò che le reti neurali possono fare.

Link to this sectionCapire le reti neurali: le basi#

Ora che abbiamo gettato le basi, capiamo cosa sia esattamente una rete neurale. Le reti neurali sono un tipo di modello di machine learning che utilizza nodi o neuroni interconnessi in una struttura a strati che ricorda un cervello umano. Questi nodi o neuroni elaborano e imparano dai dati, rendendo possibile per loro eseguire compiti come il riconoscimento dei pattern. Inoltre, le reti neurali sono adattive, quindi possono imparare dai propri errori e migliorare nel tempo. Questo conferisce loro la capacità di affrontare problemi complessi, come il riconoscimento facciale, in modo più accurato.

Fig 4. Una rete neurale.

Le reti neurali sono composte da molteplici processori che lavorano in parallelo, organizzati in strati. Consistono in uno strato di input, uno strato di output e diversi strati nascosti nel mezzo. Lo strato di input riceve dati grezzi, in modo simile a come i nostri nervi ottici ricevono informazioni visive.

Ogni strato passa poi il proprio output a quello successivo, invece di lavorare direttamente con l'input originale, proprio come i neuroni nel cervello inviano segnali l'uno all'altro. L'ultimo strato produce l'output della rete. Utilizzando questo processo, una rete neurale artificiale (ANN) può imparare a eseguire compiti di visione artificiale come la classificazione delle immagini.

Link to this sectionUn'applicazione industriale delle reti neurali nella visione artificiale#

Dopo aver compreso cosa sono le reti neurali e come funzionano, diamo un'occhiata a un'applicazione che mostra il potenziale delle reti neurali nella visione artificiale.

Link to this sectionIspezione delle linee elettriche nel settore energetico#

Le reti neurali costituiscono la base di modelli di visione artificiale come Ultralytics YOLO11 e possono essere utilizzate per ispezionare visivamente le linee elettriche tramite droni. L'industria dei servizi di pubblica utilità deve affrontare sfide logistiche quando si tratta di ispezionare e mantenere le proprie vaste reti di linee elettriche. Queste linee si estendono spesso attraverso tutto, dalle affollate aree urbane a paesaggi aspri e remoti. Tradizionalmente, queste ispezioni venivano effettuate da squadre a terra. Sebbene efficaci, questi metodi manuali sono costosi, richiedono tempo e possono esporre i lavoratori a rischi ambientali ed elettrici. La ricerca mostra che il lavoro sulle linee elettriche è tra i dieci mestieri più pericolosi in America, con un tasso di mortalità annuale di 30-50 lavoratori ogni 100.000.

Tuttavia, la tecnologia di ispezione tramite droni può rendere le ispezioni aeree un'opzione più pratica ed economica. Una tecnologia all'avanguardia consente ai droni di volare per distanze maggiori senza dover cambiare frequentemente le batterie durante le ispezioni. Molti droni ora sono dotati di AI integrata e dispongono di funzioni automatizzate di evitamento degli ostacoli e migliori capacità di rilevamento dei guasti. Queste caratteristiche consentono loro di ispezionare aree affollate con molte linee elettriche e catturare immagini di alta qualità da distanze maggiori. Molti paesi stanno adottando l'uso di droni e visione artificiale per compiti di ispezione delle linee elettriche. Ad esempio, in Estonia, il 100% di tutte le ispezioni delle linee elettriche viene effettuato da tali droni.

Fig 5. Un tecnico che utilizza droni e strumenti AI per ispezionare le linee elettriche (immagine a sinistra) e il drone che sta operando (immagine a destra) (suasnews).

Link to this sectionPunti chiave#

Le reti neurali hanno fatto molta strada dalla ricerca alle applicazioni e sono diventate una parte importante dei moderni progressi tecnologici. Consentono alle macchine di imparare, riconoscere pattern e prendere decisioni informate utilizzando ciò che hanno appreso. Dalla sanità alla finanza, fino ai veicoli autonomi e alla produzione, queste reti stanno guidando l'innovazione e trasformando i settori. Man mano che continuiamo a esplorare e perfezionare i modelli di reti neurali, il loro potenziale di ridefinire ancora più aspetti della nostra vita quotidiana e delle attività lavorative diventa sempre più chiaro.

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