Percettroni 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 (IA). Le reti neurali sono modelli computazionali che tentano di imitare le complesse funzioni del cervello umano. Aiutano le macchine a imparare dai dati e a riconoscere i modelli per prendere decisioni informate. In questo modo, abilitano sottocampi dell'IA come la computer vision e il deep learning in settori come l'assistenza sanitaria, la finanza e le auto a guida autonoma. 

Capire come funziona una rete neurale può darti un'idea migliore della "scatola nera" che è l'IA, aiutando a demistificare come la tecnologia all'avanguardia è integrata nelle nostre funzioni quotidiane. 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 computer vision. Iniziamo!

Cos'è un percettrone nell'IA?

Prima di discutere in dettaglio le reti neurali, diamo un'occhiata ai percettroni. Sono il tipo più elementare di rete neurale e sono le fondamenta per la costruzione di modelli più complessi. 

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

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Capire come funziona un percettrone

Un perceptron può ricevere diversi input, combinarli con pesi, decidere a quale categoria appartengono e agire come un semplice decisore. È composto da quattro parametri principali: valori di ingresso (chiamati anche nodi), weights and biasesla somma della rete e una funzione di attivazione. 

Ecco come funziona:

• Input e pesi: Supponiamo di avere diverse informazioni (input) e che ognuna abbia un peso che ne indica l'importanza. Inoltre, il bias aiuta il percettrone a essere più flessibile nel prendere decisioni.
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• Calcolo della somma ponderata: Il percettrone moltiplica ogni input per il suo peso, e poi somma tutto, incluso il bias, per ottenere una somma ponderata.
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• Presa di decisione: Quindi, il percettrone utilizza una funzione di attivazione per determinare l'output finale. Prende la somma ponderata e decide se il percettrone deve attivarsi o meno. Nel caso più semplice, la funzione di attivazione è una funzione a gradino che fornisce un output di uno se la somma ponderata è superiore a una certa soglia, e zero se non lo è. Quindi, l'input ponderato viene convertito in una decisione di tipo sì/no.
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• Apprendimento e miglioramento: Se il percettrone commette un errore, regola i pesi per cercare di migliorare la volta successiva. Questo processo aiuta il modello ad apprendere dai propri errori.

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Il ruolo dei percettroni nella computer vision

I percettroni svolgono un ruolo importante nell'aiutarci a comprendere le basi della computer vision. Sono il fondamento delle reti neurali avanzate. A differenza dei percettroni, le reti neurali non sono limitate a un singolo livello. Sono costituite da più livelli di percettroni interconnessi, il che consente loro di apprendere complessi pattern non lineari. Le reti neurali possono gestire attività più avanzate e produrre output sia binari che continui. Ad esempio, le reti neurali possono essere utilizzate per attività avanzate di computer vision come la segmentazione di istanza e la stima della posa.

L'evoluzione della tecnologia di computer vision dalle reti neurali

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

Ecco una rapida panoramica delle prime pietre miliari:

• Anni '40: Warren McCulloch e Walter Pitts svilupparono un semplice circuito per imitare il funzionamento del cervello.
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• 1958: Rosenblatt introdusse il percettrone.
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• Anni '70: Paul Werbos ideò il concetto di backpropagation (un metodo di training che aiuta una rete neurale ad apprendere minimizzando la differenza tra gli output previsti e quelli effettivi). La backpropagation ha reso possibile l'addestramento di reti neurali multistrato e ha aperto la strada al deep learning.
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• Anni '80: Ricercatori come Geoffrey Hinton e Yann LeCun studiarono il connessionismo, che riguarda il modo in cui le reti di unità interconnesse possono formare processi cognitivi. Il loro lavoro ha gettato le basi per le moderne reti neurali.
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• Anni '90: Jürgen Schmidhuber e Sepp Hochreiter proposero la rete long short-term memory (LSTM) che è diventata essenziale per le attività che coinvolgono la previsione di sequenze.

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Con l'avvento del XXI secolo, la ricerca sulle reti neurali è decollata, portando a progressi ancora maggiori. Negli anni 2000, il lavoro di Hinton sulle macchine di Boltzmann ristrette - un tipo di rete neurale che trova schemi nei dati - ha svolto un ruolo chiave nel far progredire il deep learning. Ha reso più facile l'addestramento di reti profonde, contribuendo a superare le sfide con modelli complessi e rendendo il deep learning più pratico ed efficace.

Poi, negli anni 2010, la ricerca ha subito una rapida accelerazione grazie all'aumento dei big data e del calcolo parallelo. Un momento saliente di questo periodo è stata la vittoria di AlexNet nella gara di ImageNet (2012). AlexNet, una rete neurale convoluzionale profonda, è stata una svolta importante perché ha dimostrato quanto potesse essere potente l'apprendimento profondo per le attività di computer vision, come il riconoscimento accurato delle immagini. Ha contribuito a innescare la rapida crescita dell'IA nel campo del riconoscimento visivo. 

Oggi, le reti neurali si stanno evolvendo con nuove innovazioni come i transformer, che sono ottimi per comprendere le sequenze, e le reti neurali grafiche, che funzionano bene con relazioni complesse nei dati. Anche tecniche come il transfer learning - l'utilizzo di un modello addestrato su un'attività per un'altra - e l'auto-supervised learning, in cui i modelli apprendono senza bisogno di dati etichettati, stanno ampliando ciò che le reti neurali possono fare.

Comprendere le reti neurali: le basi

Ora che abbiamo gettato le basi, cerchiamo di capire cos'è 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 il cervello umano. Questi nodi o neuroni elaborano e apprendono dai dati, rendendo possibile l'esecuzione di attività come il riconoscimento di 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.

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Le reti neurali sono costituite da più processori che lavorano in parallelo, organizzati in livelli. Sono costituite da un livello di input, un livello di output e diversi livelli nascosti in mezzo. Il livello di input riceve i dati grezzi, in modo simile a come i nostri nervi ottici ricevono le informazioni visive.

Ogni livello passa quindi il suo output al successivo, anziché lavorare direttamente con l'input originale, proprio come i neuroni nel cervello inviano segnali da uno all'altro. Il livello finale produce l'output della rete. Utilizzando questo processo, una rete neurale artificiale (ANN) può imparare a eseguire compiti di computer vision come la classificazione delle immagini.

Un'applicazione industriale delle reti neurali nella computer vision

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 computer vision.

Ispezione delle linee elettriche nel settore energetico

Le reti neurali sono alla base di modelli di computer vision come Ultralytics YOLO11 e possono essere utilizzate per ispezionare visivamente le linee elettriche con i droni. L'industria dei servizi di pubblica utilità deve affrontare sfide logistiche quando si tratta di ispezionare e mantenere le sue vaste reti di linee elettriche. Queste linee si estendono spesso in aree urbane trafficate o in paesaggi remoti e accidentati. Tradizionalmente, queste ispezioni venivano effettuate da una squadra di terra. Pur essendo efficaci, questi metodi manuali sono costosi, richiedono molto tempo e possono esporre i lavoratori a rischi ambientali ed elettrici. Le ricerche dimostrano che il lavoro sulle linee di distribuzione è tra i dieci lavori più pericolosi d'America, con un tasso di mortalità annuo di 30-50 lavoratori ogni 100.000.

Tuttavia, la tecnologia dei droni può rendere le ispezioni aeree un'opzione più pratica ed economica. La tecnologia all'avanguardia consente ai droni di volare su distanze più lunghe senza dover cambiare frequentemente la batteria durante le ispezioni. Molti droni sono ora integrati con l'intelligenza artificiale e dispongono di funzioni automatiche per evitare gli ostacoli e di migliori capacità di rilevamento dei guasti. Queste caratteristiche consentono di ispezionare aree affollate con molte linee elettriche e di catturare immagini di alta qualità da distanze maggiori. Molti Paesi stanno adottando l'uso di droni e computer vision per le attività di ispezione delle linee elettriche. In Estonia, ad esempio, il 100% di tutte le ispezioni di linee elettriche viene effettuato con questi droni.

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Punti 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 apprendere, riconoscere modelli e prendere decisioni informate utilizzando ciò che hanno appreso. Dall'assistenza sanitaria e dalla finanza ai veicoli autonomi e alla produzione, queste reti stanno guidando l'innovazione e trasformando i settori. Mentre continuiamo a esplorare e perfezionare i modelli di reti neurali, il loro potenziale per ridefinire ancora più aspetti della nostra vita quotidiana e delle operazioni aziendali diventa sempre più chiaro.

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