Rilevamento di Anomalie

Il rilevamento di anomalie è una tecnica utilizzata nel Machine Learning (ML) per identificare elementi, eventi o osservazioni rari che sollevano sospetti differendo significativamente dalla maggior parte dei dati. Queste istanze non conformi sono note come anomalie, outlier o novità. L'obiettivo principale è distinguere automaticamente i punti dati normali da quelli anomali. Questa capacità è fondamentale in una vasta gamma di settori, in quanto consente l'identificazione proattiva di problemi come guasti alle apparecchiature, frodi finanziarie, violazioni della sicurezza e problemi medici. Nel contesto della Computer Vision (CV), il rilevamento di anomalie implica la ricerca di modelli o oggetti insoliti in immagini e video che non sono conformi al comportamento previsto.

Rilevamento di anomalie vs. Rilevamento di oggetti

È importante distinguere l'anomaly detection dall'object detection.

• Object Detection: Questo task si concentra sull'identificazione e la localizzazione di istanze di classi di oggetti note all'interno di un'immagine. Ad esempio, un modello di object detection viene addestrato per trovare tutte le auto, i pedoni e i segnali stradali in un'immagine di una strada. Il modello sa cosa cercare in base a categorie predefinite nei suoi dati di training.
• Rilevamento di anomalie: Questo compito riguarda l'identificazione di qualsiasi elemento che si discosti da una definizione appresa di "normale". In molti casi, il sistema non sa come sarà l'anomalia in anticipo. Ad esempio, potrebbe essere addestrato su migliaia di immagini di prodotti impeccabili e incaricato di segnalare qualsiasi imperfezione, che si tratti di un graffio, un'ammaccatura o una scolorimento, tipi di difetti che potrebbe non aver mai visto prima.

Sebbene un modello come Ultralytics YOLO possa essere addestrato personalizzato per eseguire una versione del rilevamento di anomalie trattando difetti specifici come oggetti, gli approcci fondamentali differiscono. Il rilevamento di oggetti tradizionale richiede esempi di ogni classe che deve trovare, mentre molti metodi di rilevamento di anomalie richiedono solo dati che rappresentano uno stato normale.

Metodi di rilevamento delle anomalie

Le tecniche di rilevamento di anomalie possono essere ampiamente classificate in base alla disponibilità di etichette nel dataset:

• Apprendimento Supervisionato (Supervised Learning): Questo metodo richiede un dataset che sia stato etichettato con esempi sia "normali" che "anomali". Un modello di classificazione viene addestrato per distinguere tra i due. Questo approccio è altamente efficace, ma limitato dalla necessità di un dataset ampio e ben etichettato, che può essere difficile da ottenere poiché le anomalie sono, per definizione, rare.
• Apprendimento semi-supervisionato: Questo è l'approccio più comune, in cui il modello viene addestrato solo su un set di dati di esempi normali. Il sistema apprende i modelli normali e contrassegna qualsiasi punto dati che si discosta da questo modello appreso come anomalia. Questo è molto pratico per scenari in cui le anomalie sono diverse e imprevedibili.
• Apprendimento non supervisionato: Questo metodo funziona senza alcuna etichetta. Si basa sul presupposto che le anomalie siano poche e distinte dai normali punti dati. Algoritmi come il clustering (ad esempio, DBSCAN) o metodi statistici vengono utilizzati per raggruppare i punti dati, con punti isolati o piccoli cluster identificati come anomalie. Una panoramica completa dei vari metodi è disponibile in studi accademici sull'argomento, come "Deep Learning for Anomaly Detection: A Survey".

Applicazioni nel mondo reale

Il rilevamento di anomalie è una pietra angolare di molti sistemi intelligenti, fornendo informazioni critiche in diversi settori.

1. Controllo qualità nella produzione: Su una linea di assemblaggio, i sistemi di visione artificiale possono monitorare i prodotti in tempo reale. Un modello addestrato su immagini di articoli perfetti può individuare istantaneamente difetti come crepe, disallineamenti o componenti mancanti. Questa ispezione automatizzata, spesso esplorata nella produzione intelligente, migliora la qualità e riduce gli sprechi in modo molto più efficiente rispetto ai controlli manuali.
2. Sicurezza e Sorveglianza: In spazi pubblici o strutture sicure, i sistemi di sorveglianza basati sull'intelligenza artificiale possono rilevare eventi anomali. Gli esempi includono l'identificazione di un veicolo che guida contromano, il rilevamento di una borsa abbandonata in un aeroporto o la segnalazione di accessi non autorizzati a un'area riservata. Questi sistemi possono fornire avvisi in tempo reale al personale di sicurezza.
3. IA nel settore sanitario: Il rilevamento di anomalie aiuta nell'analisi di immagini mediche evidenziando cellule potenzialmente cancerose nelle scansioni o identificando battiti cardiaci irregolari dai dati ECG.
4. Rilevamento di frodi finanziarie: Banche e istituzioni finanziarie utilizzano il rilevamento di anomalie per monitorare i flussi di transazioni e identificare modelli indicativi di attività fraudolente, come quelli presenti in dataset pubblici come il dataset Credit Card Fraud Detection su Kaggle.
5. Cybersecurity: Il traffico di rete viene monitorato per rilevare schemi insoliti che potrebbero segnalare un attacco informatico o una violazione dei dati. Organizzazioni come la Cybersecurity and Infrastructure Security Agency (CISA) sottolineano tali misure proattive.

Strumenti e tecnologie

Lo sviluppo di sistemi di rilevamento delle anomalie robusti spesso comporta una combinazione di librerie ML standard e piattaforme specializzate.

• Framework: PyTorch e TensorFlow forniscono gli strumenti fondamentali per la costruzione e l'addestramento di modelli personalizzati di deep learning.
• Librerie: Per attività non legate alla visione, librerie come Scikit-learn offrono un modulo dedicato per il rilevamento di outlier e anomalie con vari algoritmi.
• Piattaforme: Ultralytics HUB offre un ambiente integrato che semplifica l'intero ciclo di vita del modello, dall'addestramento basato su cloud alle varie opzioni di deployment del modello, semplificando lo sviluppo di applicazioni Vision AI.