L’intelligenza artificiale (IA) simula un comportamento umano intelligente come ad esempio il software di un computer o di un sistema, progettato per percepire l’ambiente in cui si trova, prendere decisioni e agire. Per creare un sistema di IA efficace occorre comprendere l’intero workflow e non focalizzarsi solo sull’addestramento di un modello di IA.
Come funziona l’IA?
Il termine “intelligenza artificiale” è molto ampio e acquisisce sempre più rilevanza grazie anche all'implementazione da parte degli ingegneri in una gamma più vasta di applicazioni. Basti pensare ad alcune delle più recenti applicazioni che vanno dalle auto a guida autonoma alla robotica, fino all’elaborazione del linguaggio naturale. La modalità in cui l’intelligenza artificiale viene implementata in queste applicazioni può variare ma la tecnologia di base, ovvero i modelli di Deep Learning o di Machine Learning usati per creare un sistema che può prendere decisioni, rimane costante.
La scelta tra algoritmi di Deep Learning o di Machine Learning per la tua applicazione di intelligenza artificiale dipende dagli obiettivi e dai requisiti del tuo sistema.
Il Machine Learning tradizionale consente l’addestramento di diversi classificatori, come le macchine a vettori di supporto (SVM) e gli alberi decisionali. Il Machine Learning consente anche di ottimizzare l’estrazione di feature. È possibile combinare diversi approcci per determinare la disposizione più efficace in base ai propri dati.
Il Deep Learning è una forma specializzata di Machine Learning, che automatizza l’estrazione di feature rilevanti dai dati. Le reti di Deep Learning spesso hanno un potere predittivo maggiore rispetto ai modelli classici di Machine Learning e la loro precisione migliora con l’aumentare delle dimensioni dei dati di addestramento.
Prova varie tipologie di algoritmi di Machine Learning per trovare quello più adatto al tuo modello.
Sia con il Machine Learning che con il Deep Learning, è importante avere la possibilità di provare diverse tipologie di algoritmi e di decidere quella più adatta alla tua applicazione e ai suoi requisiti.
Concetti essenziali di IA
Per un solido workflow di intelligenza artificiale è opportuno comprendere i dati, creare un modello, progettare e testare il sistema finale su cui il modello verrà eseguito. Le sezioni che seguono descrivono importanti concetti di IA da tenere in considerazione quando decidi di integrare l’intelligenza artificiale al tuo lavoro.
IA basata sui dati
Al centro della maggior parte delle applicazioni di intelligenza artificiale ci sono i dati. Prendere i dati grezzi e renderli utili per un modello preciso ed efficace comporterà molto probabilmente un notevole dispendio di tempo. La preparazione dei dati richiede esperienza nel settore per individuare le feature critiche dei dati, quelle irrilevanti e gli eventi rari da considerare.
Preparare i dati e ottenere dati etichettati spesso è un processo noioso e che richiede molto tempo. Il processo potrebbe includere l’aumento di set di dati con dati sintetici e altri campioni, ma gli ingegneri dovrebbero considerare la possibilità di ottenere più rapidamente dati puliti ed etichettati automatizzando il tempo impiegato per l’etichettatura.
Modellazione dell’IA
Due fattori chiave per la creazione di un modello IA efficace
- Scelta di un set di algoritmi: stai pensando al Machine Learning o al Deep Learning? Un set di algoritmi completo e modelli precostituiti consentono di avere un vantaggio sfruttando il lavoro più ampio della community di IA senza partire da zero.
- Iterazione sul tuo modello: ora è necessario identificare il set di parametri ottimale che ti consentirà di ottenere un modello il più robusto e preciso possibile. La creazione di un modello preciso richiede tempo. Fortunatamente, l’aggiunta di un altro hardware, ad esempio l’esecuzione su una o più GPU, può accelerare in modo significativo il tempo di addestramento dei modelli con tutte le combinazioni di parametri, dati di input e livelli.
Simulazione nella progettazione IA
In genere i modelli di IA si trovano all’interno di sistemi grandi e complessi. Per esempio, nei sistemi di guida automatizzata, l’intelligenza artificiale di percezione deve essere integrata con algoritmi per la localizzazione e pianificazione di percorsi e con controlli di frenata, accelerazione e altri componenti che collaborano per creare un sistema completo. Sistemi complessi e guidati dall’intelligenza artificiale come questi richiedono integrazione e simulazione.
L’IA in azione: rilevazione del sovrasterzo nelle automobili BMW con il Machine Learning
L’intelligenza artificiale viene usata in diverse parti di un sistema robotico complesso.
La simulazione mette insieme tutti questi elementi: verifica che i componenti funzionino correttamente, assicura che in ogni situazione i risultati e le reazioni rispondano alle aspettative e consente inoltre di verificare il corretto funzionamento del modello prima della distribuzione sull'hardware.
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Applicazioni basate sull’intelligenza artificiale nel mondo reale
Poiché molte applicazioni utilizzano l’intelligenza artificiale, ci sono diversi requisiti di distribuzione, che si tratti di un’unità di controllo elettronico (ECU) in un veicolo, di un sistema edge in un impianto chimico, o di un sistema di streaming basato su Cloud che riceve dati da diverse posizioni. L’intelligenza artificiale può essere presente in qualsiasi parte di questi sistemi, quindi i tuoi modelli devono poter essere distribuiti e funzionare su qualsiasi piattaforma possibile.
- Acquisizione dei dati: quando i dati di addestramento disponibili sono limitati, interfacciati in modo rapido con diversi hardware di acquisizione dati, organizza grandi quantità di dati o genera dati sintetici.
- Pre-elaborazione ed etichettatura dei dati: crea più rapidamente set di dati migliori con le applicazioni di pre-elaborazione ed etichettatura. Usa applicazioni low-code e funzioni integrate in MATLAB® per migliorare la qualità dei dati ed etichettare automaticamente la verità di base (ground truth).
- Creazione del modello di IA: prova varie tipologie di modelli e confronta gli algoritmi di Machine Learning e Deep Learning per trovare la giusta soluzione per la tua applicazione. Accedi a centinaia di modelli preaddestrati, compresi quelli di TensorFlow™ e PyTorch®, ed esegui il Transfer Learning per risparmiare tempo e risorse.
- Visualizzazione delle decisioni: acquisisci fiducia verso le decisioni dell’IA usando tecniche di spiegabilità e verificando la robustezza dei modelli di IA. Le tecniche come LIME, Shapley e Grad-CAM sono accessibili direttamente su MATLAB, per cui non è necessario scrivere le funzioni manualmente.
- Simulazione: integra i modelli di IA in Simulink per creare funzionalità di intelligenza artificiale direttamente nei tuoi sistemi complessi. Questa integrazione consente agli ingegneri di simulare l’intelligenza artificiale all'interno dell'intero sistema prima di distribuire il modello in produzione.
- Distribuzione su sistemi edge: identifica ed elimina gli errori di codifica tramite la generazione automatica del codice e il targeting del dispositivo. MATLAB genera automaticamente il codice per l’hardware target specifico in modo da poter integrare i modelli in sistemi aziendali, cluster e Cloud o hardware embedded.
Gli ingegneri e gli scienziati sono gli esperti del settore che forniscono informazioni cruciali per l’uso efficace dei progetti di IA. MATLAB consente a ingegneri e scienziati di utilizzare l’IA nel proprio settore e rende possibile la collaborazione tra team e diverse organizzazioni.
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L’intelligenza artificiale è un software o un sistema progettato per percepire il proprio ambiente, prendere decisioni e agire.
Il Machine Learning comprende metodi statistici che permettono alle macchine di apprendere dai dati senza programmazione esplicita. Il Deep Learning è un sottoinsieme del Machine Learning che utilizza reti neurali per automatizzare l’estrazione di caratteristiche dai dati e offre generalmente un maggiore potere predittivo, soprattutto con set di dati di grandi dimensioni.
La scelta dipende dagli obiettivi e dai requisiti del sistema, dalla quantità di dati e dal tipo di problema da risolvere. In generale, i modelli di Machine Learning funzionano bene con set di dati di dimensioni ridotte, mentre il Deep Learning è più adatto a grandi quantità di dati e a contesti con elevata potenza di calcolo.
Un flusso di lavoro per l’IA efficace include la comprensione dei dati, la creazione del modello e la progettazione e il test del sistema finale. Comprende in particolare la preparazione dei dati, la modellazione, la simulazione e il deployment.
La preparazione dei dati richiede competenze di dominio per identificare caratteristiche critiche ed eventi rari. Disporre rapidamente di dati puliti e correttamente etichettati è fondamentale, poiché questa fase rappresenta una parte significativa del tempo in qualsiasi progetto di intelligenza artificiale.
La simulazione consente di verificare che tutti i componenti di sistemi complessi funzionino correttamente insieme, di validare i risultati in diversi scenari e di testare i modelli prima della distribuzione su hardware.
In base alla loro dimensione, i modelli di intelligenza artificiale possono essere distribuiti su diverse piattaforme, come unità di controllo nei veicoli, sistemi edge in contesti industriali o infrastrutture cloud che elaborano dati provenienti da più fonti.
MATLAB consente agli ingegneri di acquisire e preparare i dati, creare e confrontare modelli di intelligenza artificiale, interpretare i risultati con tecniche di explainability, simulare l’IA all’interno di sistemi complessi e distribuire i modelli su dispositivi edge tramite generazione automatica del codice.
