Perceptron e reti neurali: principi base della visione artificiale

Negli ultimi decenni, le neural networks sono diventate i componenti fondamentali di molte innovazioni chiave nel campo dell'intelligenza artificiale (IA). Le reti neurali sono modelli computazionali che tentano di imitare le funzioni complesse del cervello umano. Aiutano le macchine a imparare dai data e a riconoscere pattern per prendere decisioni informate. In questo modo, abilitano sottocampi dell'IA come la computer vision e il deep learning in settori come la healthcare, la finance e la self-driving cars.

Capire come funziona una rete neurale può darti un'idea migliore della "black box" che è l'IA, aiutando a demistificare il modo in cui la tecnologia all'avanguardia viene integrata nella nostra daily lives. 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 computer vision applications. Cominciamo!

Cos'è un percettrone nell'AI?#

Prima di discutere in dettaglio delle reti neurali, diamo un'occhiata ai perceptron. Sono il tipo più semplice di rete neurale e rappresentano la base per la costruzione di models più complessi.

Un perceptron è un algoritmo di machine learning lineare utilizzato per l'supervised learning (apprendimento da labeled training data). È anche noto come rete neurale a singolo strato e viene tipicamente utilizzato per attività di classificazione binaria che differenziano due classi di dati. Se stai cercando di visualizzare un perceptron, puoi immaginarlo come un singolo neurone artificiale.

Fig 1. Un perceptron è un singolo neurone artificiale.

Capire come funziona un percettrone#

Un perceptron può ricevere diversi input, combinarli con dei pesi, decidere a quale categoria appartengono e agire come un semplice decisore. Si compone di quattro parameters principali: valori di input (chiamati anche nodi), weights and biases, somma netta e una funzione di attivazione.

Ecco come funziona:

• Inputs and weights: Diciamo che hai diverse informazioni (input) e ognuna ha un peso che ne indica l'importanza. Oltre a questo, il bias aiuta il perceptron 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.
• Learning and improving: Se il perceptron commette un errore, regola i pesi per cercare di migliorare la volta successiva. Questo processo helps the model learn dai propri errori.

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

Il ruolo dei percettroni nella visione artificiale#

I perceptron svolgono un ruolo importante nell'aiutarci a comprendere le basics of computer vision. Sono la base delle advanced neural networks. A differenza dei perceptron, le reti neurali non sono limitate a un singolo strato. Sono costituite da più strati di perceptron interconnessi, il che consente loro di apprendere pattern non lineari complessi. Le reti neurali possono gestire attività più avanzate e produrre sia output binari che continui. Ad esempio, le reti neurali possono essere utilizzate per advanced computer vision tasks come l'instance segmentation e la pose estimation.

L'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 ha ideato il concetto di backpropagation (un metodo di addestramento che aiuta una rete neurale a imparare riducendo al minimo la differenza tra gli output previsti e quelli effettivi). La Backpropagation ha reso possibile train 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.

Quindi, negli anni 2010, la ricerca ha subito un'accelerazione rapida grazie alla crescita dei big data e del parallel computing. Un momento clou di questo periodo è stata la vittoria di AlexNet nella competizione ImageNet (2012). AlexNet, una profonda convolutional neural network, è stata una svolta importante perché ha dimostrato quanto potesse essere potente il deep learning per i computer vision tasks, come l'accurately recognizing images. Ha contribuito a innescare la rapida crescita dell'IA nel riconoscimento visivo.

Oggi, le reti neurali si stanno evolvendo con nuove innovazioni come i transformers, ottimi per comprendere le sequenze, e le graph neural networks, che funzionano bene con relazioni complesse nei dati. Tecniche come il transfer learning - ovvero l'uso di un modello addestrato su un'attività per un'altra - e il self-supervised learning, in cui i modelli imparano without needing labeled data, stanno inoltre ampliando le capacità delle reti neurali.

Capire le reti neurali: le basi#

Ora che abbiamo chiarito le basi, capiamo esattamente cosa sia 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 apprendono dai dati, consentendo loro di eseguire attività come il pattern recognition. Inoltre, le reti neurali sono adattive, quindi possono imparare dai propri errori e migliorare nel tempo. Questo dà loro la capacità di affrontare problemi complessi, come il facial recognition, con maggiore precisione.

Fig 4. Una rete neurale.

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

Ciascuno strato passa quindi il proprio output a quello successivo, anziché lavorare direttamente con l'input originale, proprio come i neuroni nel cervello inviano segnali l'uno all'altro. Lo strato finale produce l'output della rete. Utilizzando questo processo, una rete neurale artificiale (ANN) può imparare a eseguire computer vision tasks come la image classification.

Un'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.

Ispezione delle linee elettriche nel settore energetico#

Neural networks form the basis of computer vision models like Ultralytics YOLO11 and can be used to visually inspect power lines using drones. The utilities industry faces logistical challenges when it comes to inspecting and maintaining their extensive networks of power lines. These lines often stretch across everything from busy urban areas to remote, rugged landscapes. Traditionally, these inspections were carried out by a ground crew. While effective, these manual methods are costly, time-consuming, and can expose workers to environmental and electrical hazards. Research shows that utility line work is among the ten most hazardous jobs in America, with an annual fatality rate of 30 to 50 workers per 100,000.

Tuttavia, la drone inspection technology può rendere le aerial inspections un'opzione più pratica ed economica. La tecnologia all'avanguardia consente ai droni di volare per distanze maggiori senza la necessità di frequenti sostituzioni della batteria durante le ispezioni. Molti droni ora sono dotati di IA integrata e dispongono di funzionalità 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 di capture high-quality images da distanze maggiori. Molti paesi stanno adottando l'uso di droni e computer vision per le attività 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).

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 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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