Esistono cinque percorsi che possono essere intrapresi per raggiungere nuove frontiere con l’intelligenza artificiale nel corso del 2020:

1. L’intelligenza artificiale diventa sempre più accessibile sul luogo di lavoro

Al passo con la continua crescita industriale dell’intelligenza artificiale, questa tecnologia si espanderà ben oltre l’universo della data science e verrà applicata, ad esempio, a dispositivi medici, alla progettazione nel settore automotive e alla sicurezza sul luogo del lavoro industriale. Sempre più esperti di intelligenza artificiale hanno la possibilità deep learning esistenti, a dati più ricchi e a ricerche accessibili, il che consente di fare progressi in modo più rapido ed efficace.

Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale avrà un impatto anche sugli utenti, in quanto strumenti quali l’etichettatura automatica consentiranno agli ingegneri di sfruttare le loro conoscenze del settore per gestire rapidamente set di dati ampi e di alta qualità, a garanzia di maggiore precisione e di probabilità di successo più elevate. Poiché l’intelligenza artificiale è sempre più accessibile, gli utenti di svariati settori potranno utilizzarla per sviluppare progetti vincenti.

2. La diffusione di sistemi basati sull’intelligenza artificiale aumenta la complessità dei progetti

Il fatto che l’intelligenza artificiale venga utilizzata sempre di più in sistemi quali i veicoli autonomi, i motori dei velivoli, gli impianti industriali e le turbine eoliche sottolinea il notevole impatto che avrà sulle prestazioni generali di sistemi complessi e di multi dominio. Poiché l’intelligenza artificiale viene addestrata a lavorare con più tipi di sensori, come gli IMU, il LiDAR o il Radar, si continuerà ad integrarla in una serie sempre più ampia di sistemi tecnologici.

Un progetto più complesso determina inevitabilmente la necessità di simulazioni, test continui e integrazione. La simulazione consente ai progettisti di generare dati di guasto o dati sintetici per scenari che, nel mondo reale, sarebbero troppo costosi o pericolosi. I continui test danno la possibilità ai progettisti di individuare tempestivamente i punti deboli dei set di dati di training dell’IA o i difetti di progetto di altri componenti. L’integrazione unisce la fase di esplorazione del progetto, quella di test e di implementazione all’interno di un contesto di sistema completo. La combinazione di questi metodi consente di attuare un flusso di lavoro end-to-end in grado di dominare la complessità di progettazione dei sistemi basati sull’intelligenza artificiale.

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