L’importanza del Deep Learning nei vari settori tecnologici
L’Intelligenza Artificiale, in particolar modo il Deep Learning, viene ormai utilizzata in qualsiasi settore tecnologico ed aziendale. Ovviamente con fini differenti da settore a settore, ma con un impatto significativo per tutti il quale può aprire le porte a nuove prospettive, innovazioni e ad una migliore efficienza.
Settore sanitario
Sebbene in Italia, o in Europa in generale, il Deep Learning non sia ancora stato introdotto a tutti gli effetti, esso presenta grandi potenzialità per il futuro. La ricerca in applicazioni sanitarie del Deep Learning si concentra sulla diagnosi ed il trattamento di malattie. Con il Deep Learning, ad esempio, potrebbe essere possibile analizzare un’immagine diagnostica e classificare la patologia del paziente oppure rilevare la collocazione di possibili lesioni. Anche la medicina personalizzata può beneficiare del Deep Learning in quanto i modelli sono in grado di suddividere i pazienti in cluster analizzandone il proprio corredo genetico. Ciascun cluster presenta caratteristiche diverse e richiede quindi un diverso tipo di trattamento basato, in questo esempio, sulla predisposizione genetica.
Settore automobilistico
Per quanto riguarda l’industria delle automobili, l’aspetto su cui la ricerca si sta concentrando maggiormente riguarda la guida autonoma. L’introduzione di questa tecnologia porterebbe a moltissimi benefici, tra cui la riduzione delle morti dovute ad incidenti stradali. Il Deep Learning, in particolar modo la Computer Vision, permette alle auto di “vedere” ciò che le circonda riconoscendo segnali stradali, altri veicoli, pedoni ed ostacoli più in generale. Solamente grazie a questa tecnologia la guida può essere sicura ed efficiente. La ricerca sul Deep Learning applicato a tale ambito potrà sicuramente accelerare la transizione ad una mobilità autonoma.
Settore manifatturiero
Nelle sezioni di produzione delle aziende, il Deep Learning può essere utilizzato per automatizzare alcuni compiti. Ciò è possibile realizzando robot intelligenti che, grazie a sensori e algoritmi, sono in grado di visualizzare e distinguere ciò che li circonda in modo da portare a termine lavori complessi e collaborare con gli esseri umani presenti negli ambienti di produzione. Gli algoritmi sono tipicamente reti neurali artificiali, ovvero algoritmi di Deep Learning.
Anche l’aspetto del controllo qualità necessita di analisi immagini che può essere effettuata da modelli di Deep Learning addestrati ad identificare difetti, sono quindi d’ausilio per garantire la qualità dei prodotti.
Settore Finanziario
Nel mondo finanziario il DEep Learning viene impiegato per rilevare frodi ed effettuare previsioni. Nel primo caso, un modello di DEep Learning viene realizzato per analizzare le transazioni ed identificare attività sospette all’interno di esse. Nel secondo caso, il Deep learning può essere impiegato sull’analisi di serie temporali quali l’andamento delle quote in borsa oppure del mercato finanziario. In questo modo si può utilizzare il Deep Learning come strumento di previsione per identificare tendenze ed opportunità di investimento.
Settore dell’intrattenimento
Per personalizzare i contenuti è possibile utilizzare il Deep Learning. Ad esempio, piattaforme di streaming come Netflix o PrimeVideo adottano algoritmi di Deep Learning per suddividere i clienti in diversi cluster sulla base di ciò che hanno visualizzato in precedenza. In questo modo vengono mostrati i consigli su cosa guardare. Le raccomandazioni sono quindi basate su ciò che si è visto in precedenza e su ciò che hanno già fatto utenti simili a noi. Il Deep Learning può essere utilizzato anche per la creazione dei contenuti stessi, si veda l’arte e le animazioni generate da AI.
Sicurezza
Grazie ad algoritmi di Computer Vision, il Deep Learning può essere utilizzato per il riconoscimento facciale e l’analisi dei comportamenti. Questi due approcci possono essere utilizzati in azienda per evitare l’ingresso a chi non è autorizzato ed individuare eventuali intrusi.
Conclusione
Il Deep Learning sta cambiando radicalmente la dinamica dei settori tecnologici, portando innovazione e miglioramenti in vari aspetti delle nostre vite. La capacità di apprendimento profondo di elaborare dati complessi e trarre conclusioni significative sta aprendo la strada a nuove scoperte e soluzioni in settori diversi, dalla sanità all’industria manifatturiera, dalla finanza all’intrattenimento. La sua importanza è destinata a crescere ulteriormente, poiché le aziende continuano a sfruttare il potenziale di questa tecnologia per migliorare l’efficienza, la sicurezza e la qualità dei loro prodotti e servizi.
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