Si parla spessissimo di IA generativa, che dal lancio di ChatGpt è diventata uno dei trend più caldi nel mondo dell’IT e non solo, ma non bisogna dimenticare lo straordinario potenziale dell’IA “tradizionale”. Viene utilizzata già da molti anni in svariati ambiti e ora, grazie a nuovi algoritmi e alla crescente potenza di calcolo, si espande significativamente il raggio di applicazione.
Cosa è e a cosa serve la computer vision?
La computer vision è la disciplina che si occupa di far comprendere alle macchine il contenuto delle immagini e dei video. Attraverso algoritmi di IA, è possibile riconoscere oggetti, persone, volti, espressioni, scene, azioni, testi e molto altro. Le applicazioni più semplici sono utilizzate da tempo, spesso senza nemmeno realizzare che si ha a che fare con algoritmi di machine learning: è il caso degli Ocr, quei software – ormai integrati anche negli smartphone – in grado di trasformare in un file di testo l’immagine di un documento.
Esempi di utilizzo più evoluto si possono trovare nel manifatturiero, dove da tempo la computer vision viene utilizzata per l’analisi dei difetti dei prodotti. Un compito che per anni è stato svolto da persone, ancora indispensabili in specifici ambiti, ma che è sempre più automatizzato: videocamere che scattano rapidamente immagini dei prodotti finiti e le analizzano per verificare che corrispondano agli standard richiesti. Fra i big che realizzano soluzioni di questo tipo Siemens, che realizza piattaforme di industrial edge basate si intelligenza artificiale per il rilevamento delle anomalie. E nel settore non mancano realtà di dimensioni più piccole, come Viso.ai, che realizza soluzioni di computer vision per varie industrie: dall’agricoltura ai trasporti, passando per retail, smart city, manufatturiero e sanità.
Lo stesso approccio è utilizzato nell’industria alimentare. È il caso di Biometic e della sua tecnologia Q Eye, che analizza frutti, mele nello specifico, in tempo reale, con una precisione estremamente elevata. La sua ricostruzione 3D in linea e la scansione ad alta precisione delle caratteristiche superficiali, del colore, delle dimensioni e del volume dei prodotti assicurano ai confezionatori uno smistamento ottimizzato, suddividendo i frutti sulla base della loro qualità.
La computer vision per il riconoscimento facciale e delle persone
L’intelligenza artificiale è alla base di numerose soluzioni per il riconoscimento facciale, una tecnologia molto discussa, dal momento che può venire utilizzata per scopi poco etici. Va detto che l’EU Ai Act recentemente approvato dal Parlamento Europeo mette dei precisi paletti su come possa essere utilizzata l’IA, e la profilazione dei cittadini per mettere in piedi sistemi di scoring sociale come quello attualmente attivo in Cina sono – fortunatamente – proibiti. Questo non significa che il riconoscimento facciale sia proibito di per sé: può trovare spazio in applicazioni di sicurezza, per esempio per garantire l’accesso a specifiche aree solo alle persone autorizzate. Sempre il riconoscimento facciale torna utile nell’ambito della prevenzione frodi, per esempio per l’onboarding dei nuovi clienti da remoto. È il caso di Mastercard, che ha introdotto nel 2022 in alcuni Paesi il servizio “smile to pay” che consente di effettuare un pagamento in negozi selezionati senza nemmeno estrarre la carta o lo smartphone, ma semplicemente sorridendo a una videocamera che verificherà la loro identità.
Anche in ambito domestico il riconoscimento facciale sta iniziando a diffondersi molto grazie a videocamere intelligenti, come quelle di Nest o di Netatmo, in grado di riconoscere i membri della famiglia e di comprendere se chi è passato davanti all’obiettivo è una persona o un animale domestico.
Visione artificiale e sicurezza dei lavoratori
La sicurezza dei lavoratori è un tema di estrema importanza e anche in questo caso la tecnologia può essere di supporto. Grazie a soluzioni basate sull’intelligenza artificiale in grado di riconoscere potenziali situazioni di pericolo. Durante la pandemia da Covid, per esempio, abbiamo visto il diffondersi di programmi in grado di contare non solo il numero di persone presenti in una stanza, ma anche di verificare che mantenessero il distanziamento sociale e indossassero le mascherine. Con la fine della pandemia, si è continuano a utilizzare questo tipo di soluzioni, per esempio per verificare che i lavoratori indossino i Dpi, i dispositivi di protezione come i caschetti. Ma anche per individuare automaticamente le situazioni di man down, uomo a terra, così da inviare prontamente i soccorsi. Soluzioni di questo tipo sono realizzate da svariate aziende, fra cui Blue Reply.
E non è finita qui
Quelli qui indicati sono solo alcuni degli esempi di come può essere utilizzata la computer vision, ma le applicazioni sono molte di più. La guida autonoma? Se inizialmente Tesla e altri utilizzavano anche Lidar o radar, ora il trend è quello di utilizzare solamente videocamere per far controllare i veicoli dall’IA. E lo stesso vale per dispositivi più semplici, come i robot per la pulizia dei pavimenti.
