25 ottobre 2024
Comprendi come le reti neurali stanno trasformando la tecnologia moderna, dal controllo qualità nelle supply chain alle ispezioni autonome delle utility tramite droni.
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!
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.
Un percettrone può ricevere diversi input, combinarli con dei pesi, decidere a quale categoria appartengono e agire come un semplice decision-maker. È composto da quattro parametri principali: valori di input (chiamati anche nodi), pesi e bias, somma netta e una funzione di attivazione.
Ecco come funziona:
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.
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:
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 clou di questo periodo è stata la vittoria di AlexNet nella competizione ImageNet (2012). AlexNet, una rete neurale convoluzionale profonda, è stata una svolta importante perché ha dimostrato quanto potesse essere potente il deep learning per le attività di computer vision, come il riconoscimento accurato delle immagini. Ha contribuito a innescare la rapida crescita dell'IA nel 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.
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.
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.
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.
Le reti neurali costituiscono la base di modelli di computer vision come Ultralytics YOLO11 e possono essere utilizzate per ispezionare visivamente le linee elettriche tramite droni. Il settore delle utility deve affrontare sfide logistiche quando si tratta di ispezionare e mantenere le sue vaste reti di linee elettriche. Queste linee si estendono spesso attraverso aree che vanno da affollate aree urbane a remoti e impervi paesaggi. Tradizionalmente, queste ispezioni venivano eseguite da squadre a terra. Sebbene efficaci, questi metodi manuali sono costosi, richiedono molto tempo e possono esporre i lavoratori a rischi ambientali ed elettrici. La ricerca mostra che il lavoro sulle linee elettriche è tra i dieci lavori più pericolosi in America, con un tasso di mortalità annuale da 30 a 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.
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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