L’intelligenza artificiale sta prendendo il sopravvento! Forse non ne hai sentito parlare, ma gli algoritmi di Computer Vision saranno uno dei modi in cui i robot e i computer interagiranno con gli umani in futuro. Lasciate che vi parli di questa eccitante tecnologia.

Ci sono molti progetti in corso proprio qui sul suolo italiano dove i ricercatori si sforzano di sviluppare una tecnologia AI all’avanguardia per l’uso da parte delle aziende di tutto il mondo.
La crescente capacità di analizzare le immagini rende la computer vision una delle soluzioni software più promettenti nel campo dell’intelligenza artificiale (anche se molti studi si trovano ancora in una fase preliminare), tuttavia sempre più aziende sembrano interessate a questa tecnologia e di conseguenza con ogni probabilità presto vedremo quali opportunità ci verranno fornite.

Che cos’è la Computer Vision 

La Computer Vision è lo studio degli algoritmi e delle tecniche che permettono ai computer di replicare la visione umana. Non solo permette di identificare oggetti, persone o animali all’interno di una singola immagine, ma anche di estrarre informazioni utili da essi a livelli sempre più alti di comprensione. In altre parole, è possibile costruire un contesto ad ogni immagine o parte di immagine individuata dando loro anche un significato.

Affinché un sistema di computer vision funzioni in modo ottimale, ha bisogno di grandi quantità di immagini con un’etichettatura adeguata, in modo che l’algoritmo possa diventare davvero intelligente.

Come funziona la Computer Vision

L’avvento di potenti tecniche di apprendimento automatico ha reso possibile per i computer eseguire azioni che prima erano realizzabili solo dagli esseri umani. Questo include compiti come l’identificazione di oggetti in foto o video, che una volta si riteneva impossibile a causa della complessità e della difficoltà associate alla comprensione dei dati contenuti nei pixel presenti nei sensori delle fotocamere.

Con i recenti progressi nell’apprendimento automatico, i computer possono ora riconoscere le immagini con un livello di precisione che una volta era raggiungibile solo dagli esseri umani. Il processo non è però così semplice: si tratta di identificare certe caratteristiche tra molte possibilità e usarle per classificare un oggetto o una scena in una categoria come “persone” o “paesaggio”.

Tra le possibili applicazioni si individuano :

• Image Classification: analisi del contenuto dell’immagine e attribuzione di un’etichetta (es. cane, gatto);
• Object Detection: identificazione di una o più entità all’interno di un’immagine;
• Image Segmentation: suddivisione dell’immagine in sezioni (es. per evidenziare i pixel di un referto medico in cui si riscontra un tumore);
• Face Recognition: riconoscimento di volti di persone;
• Action Recognition: identificazione di una o più entità e della loro relazione nel tempo e nello spazio, al fine di identificare e descrivere azioni specifiche (es. un calciatore che colpisce il pallone di testa);
• Visual Relationship Detection: comprensione della relazione tra gli oggetti in un’immagine;
• Emotion Recognition: rilevamento del sentiment di un’immagine;
• Image Editing: modifiche a un’immagine (es. oscuramento di dati sensibili).

Una delle sfide principali nell’implementazione di progetti di computer vision è la creazione di un grande dataset per l’addestramento e l’insegnamento ad un algoritmo di come comprendere le immagini anche quando si verificano alterazioni (come livelli di luminosità subottimali o deformazioni).

Le applicazioni di Computer Vision

I sistemi di visione artificiale trovano numerose applicazioni. Si passa dal riconoscimento degli oggetti alla biometria, dalla smart surveillance (videocamere di sorveglianza intelligenti o in cloud per analizzare le immagini registrate e identificare infrazioni) al tracciamento di movimenti e analisi diagnostica in telemedicina.
Ma in Italia le soluzioni di Computer Vision hanno assunto un ruolo chiave soprattutto in ambito industriale e manifatturiero, grazie alla possibilità di essere integrate direttamente sulle linee di produzione e negli ambienti di fabbrica.

Ecco alcuni esempi di come le imprese stanno sfruttando questa tecnologia:

• Manutenzione predittiva: algoritmi di Computer Vision per il monitoraggio di asset industriali – principalmente macchinari – in ottica di manutenzione predittiva (evitare fermi macchina intervenendo su possibili guasti o malfunzionamenti);
• Monitoraggio dei prodotti: sistemi per il controllo della qualità e l’analisi di eventuali difettosità dei prodotti, in modo da garantire il massimo livello di soddisfazione dei clienti e limitare eventuali problemi in fase di post-vendita;
• Sicurezza nei luoghi di lavoro: sistemi per monitorare le immagini dell’impianto, dei lavoratori e delle loro azioni, in modo da individuare eventuali situazioni di rischio e/o incidenti dannosi per le persone o per l’ambiente.

Deep Learning e Computer Vision

Lo sviluppo delle tecniche di Deep Learning ha portato a un progresso significativo nella visione artificiale. Vediamo come funziona!

Esistono diverse modalità con cui un’architettura di visione artificiale può estrarre informazioni dalle immagini – Hand Crafted Features, Computer Vision Features e Data Driven Features – scelte singolarmente o combinate a seconda delle esigenze dell’analisi.

Quando si tratta di computer vision, ci sono due approcci principali che gli algoritmi utilizzano. Il primo si basa sul concetto di estrarre e definire algoritmicamente ciò che è rilevante in un’immagine (ad esempio, un colore o delle forme specifiche), mentre un’altra tecnica si concentra più specificamente attraverso la suddivisione in piccole aree per l’analisi. Quello che però diventerà la vera frontiera della Computer Vision sono le tecniche basate su Data Driven Features, che permettono il riconoscimento e la classificazione delle immagini (anche naturali) senza dover progettare la fase di estrazione delle features che viene svolta da particolari reti neurali: le reti neurali convoluzionali.

Le reti neurali convoluzionali utilizzate per la classificazione delle immagini (che hanno contribuito notevolmente allo sviluppo del Deep Learning) sono il tipico esempio di quelle che vengono chiamate ‘Reti Neurali Profonde’. Queste tecnologie coinvolgono una grande quantità di layer con capacità di elaborazione complesse, rendendoli molto potenti.Cosa significa questo per la comprensione delle immagini? Le reti deep sono altamente efficaci per l’analisi naturale delle immagini e si prestano molto bene al transfer learning, un insieme di tecniche che permettono di riutilizzare reti precedentemente addestrate su grandi risorse di dati.