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AI in Azienda

AI per il controllo dei processi industriali

Ottimizzare un forno di processo con l'apprendimento per rinforzo Determinare le impostazioni di controllo ottimali per un processo industriale può essere difficile. Ad esempio, i controlli possono interagire, laddove la regolazione di un'impostazione richiede una nuova regolazione di altre impostazioni. Inoltre, la relazione tra un controllo e il suo effetto può essere molto complessa. Tali complicazioni possono essere impegnative per l'ottimizzazione di un processo. Questo articolo esplora una soluzione di apprendimento di rinforzo per il controllo di un forno di trasporto industriale. introduzione Un esempio di questo tipo di apparecchiatura è un forno a riflusso utilizzato per saldare componenti elettronici su una scheda a circuito (Figure 1 e 2). Il forno ha una cinghia mobile che trasporta il prodotto attraverso più zone di riscaldamento. Questo processo riscalda il prodotto secondo un preciso profilo temperatura-tempo necessario per garantire connessioni saldate affidabili. Il forno di riflusso discusso in questo articolo ha otto zone di riscaldamento, ognuna con un controllo per impostare la temperatura del riscaldatore della zona. I sensori registrano la temperatura del prodotto in ~ 300 punti mentre attraversa il forno. La temperatura in ciascun punto è determinata dal calore trasferito al prodotto dai riscaldatori. Soluzione di apprendimento di rinforzo Un operatore in genere esegue le seguenti operazioni per apprendere le impostazioni del riscaldatore: eseguire un passaggio del prodotto attraverso il forno osservare il profilo temperatura-tempo dalle letture del sensore regolare le impostazioni del riscaldatore per (si spera) migliorare il profilo attendere che il forno si stabilizzi sulle nuove impostazioni ripetere questa procedura fino a quando il profilo delle letture del sensore non è accettabilmente vicino al profilo desiderato Il sistema di apprendimento del rinforzo sostituisce le fasi dell'operatore con un processo in due fasi. Nella pri...
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La tua azienda non è pronta per la AI l’intelligenza artificiale.

L'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) sono i nuovi termini sexy della tecnologia che diventano rapidamente sinonimo di innovazione. Gli esperti di tutti i settori lo definiscono il futuro della tecnologia, il vero disgregatore. Questo ronzio ed eccitazione rendono ogni dirigente desideroso di saltare sull'onda dell'innovazione dell'IA e guidarla il più velocemente possibile. Il problema è che non sanno nulla del "surf"! ;-) L'intelligenza artificiale non è una tecnologia che ti basta collegare alla tua azienda e ti aspetti che ti spinga magicamente di fronte alla concorrenza. Richiede una grande quantità di dati, tempo per la sperimentazione e una cultura organizzativa che abbraccia l'apprendimento dai fallimenti. Quindi puoi svegliarti domani, andare in ufficio e dire "Da oggi useremo l'IA!"? La risposta è NO ed ecco perché. La corretta attuazione dell'IA in un'organizzazione si basa sui seguenti 3 pilastri. Senza uno di questi i tuoi sforzi falliranno. Conoscenza / Dati Competenza / talento Cultura / Sperimentazione Conoscenza / Dati La base di ogni sistema di intelligenza artificiale sono i dati. Senza di essi, l'IA non può imparare. La quantità, la qualità e la freschezza dei tuoi dati influiranno notevolmente sulle prestazioni dei tuoi sistemi di intelligenza artificiale. Anche se l'idea di raccogliere e utilizzare i dati per guidare le decisioni aziendali è stata un argomento caldo per più di un decennio, molte aziende oggi non hanno ancora capito come usarli. Si concentrano semplicemente sulla raccolta del maggior numero possibile di dati e li marchiano come aziende di Big Data. Dan Ariely, ricercatore ed economista, ha affermato: "I Big Data sono come il sesso adolescenziale: tutti ne parlano, nessuno sa davvero come farlo, ma tutti pensano che tutti lo stiano facendo, quindi affermano di farlo anche loro …" È fantastico se disponi di dati, ma è centralizzato e accessibile tramite le API? Sai perché è stato raccolto? È un set...
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Toyoda Gosei investe in TRYETING per il rapido sviluppo di materiali utilizzando l’intelligenza artificiale

Toyoda Gosei Co., Ltd. ha investito in TRYETING Inc. (Nagoya, Giappone) per il rapido sviluppo di materiali utilizzando l'intelligenza artificiale (AI) 1 . TRYETING è una startup dell'Università di Nagoya e fornisce una piattaforma AI che integra vari tipi di software. Uno dei punti di forza dell'azienda è l'informatica sui materiali, un campo che applica le tecniche dell'informatica, come l'IA e i big data, ai materiali. Questo approccio può accelerare significativamente lo sviluppo di nuovi materiali. L'industria automobilistica sta cambiando rapidamente con CASE (connesso, autonomo, condiviso, elettrico) e altre nuove tendenze tecnologiche. Per rispondere a questi cambiamenti, Toyoda Gosei sta cercando di ottenere un maggior valore aggiunto dei prodotti con l'integrazione di sensori e altri componenti elettronici nelle parti in plastica e gomma che sono le sue tecnologie chiave. A tal fine, lo sviluppo di materiali altamente funzionali in grado di ospitare la tecnologia elettronica è un compito urgente. Con questo investimento, Toyoda Gosei unirà la tecnologia AI di TRYETING alla conoscenza del design dei materiali che ha accumulato nel corso degli anni. La capacità di simulare rapidamente un gran numero di schemi di composizione dei materiali accelererà lo sviluppo di materiali con funzionalità superiori, come nuovi materiali per LiDAR 2 e altri sensori.  1 L'importo dell'investimento è di 50 milioni di yen.  2 Light Detection and Ranging, un metodo di rilevamento che misura la distanza e la direzione quando impiega la luce laser a infrarossi emessa
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Come l’IA l’intelligenza artificiale sta trasformando le aziende

In che modo l'intelligenza artificiale sta trasformando i modelli aziendali Come l'intelligenza artificiale riscrive i modelli di business, in che modo la sua applicazione e la sua adozione rivoluzioneranno ulteriormente il commercio e le imprese? introduzione Dall'era della produzione e del marketing all'era della relazione e dell'intelligenza, i modelli di business si sono evoluti nel corso dei secoli. Nel corso degli anni, l'ascesa dell'intelligenza artificiale (AI) ha radicalmente trasformato il significato stesso di idee, innovazione e invenzioni. Di conseguenza, i modelli di business si evolvono ulteriormente. Mentre assistiamo alle aziende di tutte le industrie che subiscono un profondo e drammatico cambiamento nel relativo equilibrio del potere dell'intelligenza, le applicazioni e l'adozione di AI stanno offrendo a tutte le entità di business tante nuove opportunità e sfide. La capacità di intelligenza artificiale sta già trasformando il business e il commercio tra le nazioni. Ricchi o poveri, sviluppati o in via di sviluppo, piccoli o grandi, l'IA ha livellato il campo di gioco per i paesi e ha portato le loro imprese a una possibilità unica di andare avanti e crescere. Mentre l'accesso alla tecnologia e all'informazione è universale, ciò che non è comune è il modo in cui ogni azienda utilizza tali informazioni - per quale scopo e obiettivi. Sebbene la tecnologia emergente riduca il campo d'azione a un livello per le aziende in tutti i settori nella loro capacità di accedere all'intelligence dai dati e dalle informazioni digitali in crescita, è necessario capire quali sono gli altri parametri che aiuteranno a definire il successo individuale e collettivo nello sviluppo di capacità di intelligenza artificiale per le imprese. Riconoscendo questa realtà emergente, il Gruppo di rischio ha avviato una discussione tanto necessaria sull'intelligenza artificiale per il business sulla raccolta del rischio . Divulgazione: sono l'amministratore dele...
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L’apprendimento profondo il deep learning deve andare oltre i trucchi economici dell’oratore

Kalev Leetaru L'apprendimento profondo di oggi condivide molto in comune con i trucchi da salotto di vecchia data. Date le circostanze ideali, i modelli di apprendimento profondo possono sfornare quelle che sembrano essere imprese straordinarie di intelligenza quasi umana o addirittura superumana. Il problema è che nel mondo reale questo castello di carte correlativo viene rapidamente abbattuto. Piuttosto che "apprendere" il mondo, gli algoritmi odierni si limitano a codificare database di correlazioni statistiche semplicistiche che producono risultati che dipendono interamente dalla somiglianza degli input con i dati di addestramento. Gli algoritmi di traduzione neurale ipotizzati come sostitutivi degli umani nella realtà oscillanoselvaggiamente tra scioltezza umana e indecifrabilità senza senso con il cambio di una sola parola. Le auto senza conducente possono sbattere sui freni o accelerare verso un ostacolo con la minima deviazione dai loro esempi di allenamento, mentre gli algoritmi di comprensione delle immagini sono resi impotenti da alcuni pixel spuri. Mentre le aziende si affrettano a implementare un apprendimento approfondito, stanno costruendo il nostro mondo moderno su un castello di carte straordinariamente fragile. Affinché l'apprendimento profondo possa davvero decollare, dobbiamo andare oltre questi trucchi di lusso per sistemi che possono fare di più che scrivere poche semplici correlazioni nel codice. Sbuccia tutto l'hype e l'iperbole e c'è molto meno rispetto alle meraviglie dell'apprendimento profondo di oggi che incontra l'occhio. Date le circostanze ideali e dati di input che corrispondono strettamente ai loro dati di allenamento, gli algoritmi odierni possono produrre prestazioni simili a quelle umane. Eppure, al di sotto della stupefacente meraviglia delle macchine che imitano gli umani, la realtà è che questa performance si basa su una semplice raccolta di correlazioni statistiche ingenue codificate nel software. Proprio c...
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Ecco Alcuni numeri che spiegano l’Intelligenza Artificiale ad oggi

45 numeri che evidenziano lo stato dell'IA oggi Qual è lo stato dell'IA nel luglio 2019? Recenti indagini, studi e previsioni illustrano le aspettative future e le realtà attuali relative all'impatto dell'IA sui posti di lavoro; le condizioni, le sfide e i benefici dell'adozione dell'IA; e bit di dati relativi a dati o carburante AI. $ 142,859: stipendio medio del macchinista, maggio 2019 [ indeed ] 29,1%: aumento delle offerte di lavoro AI su Indeed negli ultimi 12 mesi, in calo rispetto al 57,9% da maggio 2017 a maggio 2018 [ indeed ] 20%: percentuale di persone in cerca di lavoro (11.000) che temono di perdere un giorno il proprio posto di lavoro per AI [ Ziprecuiter ] 58%: percentuale di persone in cerca di lavoro (11.000) che pensano che l'intelligenza artificiale distruggerà più posti di lavoro di quanti ne crei [ Ziprecuiter ] 300%: l'aumento del numero di lavori creati da AI rispetto ai posti di lavoro distrutti nel 2018 [ Ziprecuiter ] 70,8%: percentuale di americani che credono che l'IA eliminerà più posti di lavoro di quanti ne creerà (Canada 61,2%, Regno Unito 59,8%) [ Gallup / Northeastern University ] 42%: percentuale di americani che esprimono la fiducia che le loro capacità lavorative non diventeranno mai obsolete [ Gallup / Northeastern University ] 67%: percentuale di dirigenti cinesi che prevedono una riduzione del numero di dipendenti nei prossimi 5 anni a causa della robotica avanzata (50% negli Stati Uniti) [ BCG ] 20 milioni: il numero di robot operativi in ​​tutto il mondo entro il 2030, con 14 milioni solo in Cina [ Oxford Economics ] 20 milioni: lavori di produzione che andranno persi per questi robot entro il 2030 o l'8,5% della forza lavoro manifatturiera globale [ Oxford Economics ] 20%: percentuale di lavori IT che saranno sostituiti da AI / automazione entro 5 anni, secondo i CIO [ Harvey Nash / KPMG CIO Survey ] 69%: percentuale di CIO che ritengono che nuovi lavori IT compenseranno le perdi...
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Con l’intelligenza artificiale arriva una grande responsabilità

L'intelligenza artificiale (AI) è stata principalmente la passione dei laboratori di scienza dei dati e dei negozi di sviluppo clienti potenziato, capacità intelligenti estese e anche la società in generale - sono diventate più chiare. Ciò significa che è giunto il momento per i leader aziendali non solo di comprendere le implicazioni dell'IA, ma anche di farsi avanti e di aprire la strada. Questo perché con la grande potenza dell'IA arriva una grande responsabilità. "Mentre l'IA sta rapidamente diventando un nuovo strumento nel cinturino degli amministratori delegati per generare introiti e redditività, è anche diventato chiaro che l'implementazione dell'IA richiede un'attenta gestione per prevenire danni involontari ma significativi, non solo alla reputazione del marchio ma, più importante, ai lavoratori , individui e società nel suo insieme ", scrivono Roger Burkhardt, Nicolas Hohn e Chris Wigley, tutti con McKinsey. "Poiché AI sovralimenta le imprese e la società, i CEO sono sotto i riflettori per garantire la responsabilità della propria azienda A questo punto, i CEO si fidano dell'IA, anche se in modo un po 'cauto. Solo circa il 37% dei CEO ammette di "fidarsi" completamente dell'IA in questo momento, uno studio condotto su 500 dirigenti e dirigenti d'azienda con sede negli Stati Uniti, condotto da EY, mostra . I CEO affermano che la tecnologia deve essere affidabile, performante e sicura. Ciò non significa che le imprese non stiano avanzando a tutto vapore con l'intelligenza artificiale. Complessivamente, la maggior parte dei dirigenti (87%) afferma che la propria azienda investirà in iniziative AI quest'anno. C'è anche un'urgenza per questi investimenti - l'82% si aspetta che l'IA interrompa la propria attività nei prossimi tre anni. Il 29% afferma che questa interruzione sarà intensa, interessando più della metà delle aziende. Cosa ci vorrà perché gli amministratori delegati possano affidare in maniera più completa grandi porzioni d...
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MaxQ AI lancia ACCIPIO® Ax, il sistema per rilevamento e anteprima delle emorragie intracraniche (ICH) negli Stati Uniti e nell’Unione Europea

Eh si non sembra sembra tutta teoria , ma in realtàle aziende vere di Intelligenza artificiale si stanno facendo strada COMUNICATO STAMPA , ACCIPIO® Ax, versione migliorata e più recente della piattaforma ACCIPIO® ICH, comprende SliceMap™ un'anteprima a livello di sezione per semplificare il rilevamento rapido delle emorragie intracraniche e un flusso di lavoro clinico efficiente Milano, 20 maggio 2019 /PRNewswire/ -- MaxQ AI, società leader per l'Intelligenza Artificiale applicata alla diagnostica medica, lancia oggi ACCIPIO® Ax disponibile quale componente della piattaforma ICH ACCIPIO®. ACCIPIO Ax, che inizierà ad essere distribuito ad agosto e sarà il secondo componente della piattaforma ICH ACCIPIO , metterà a disposizione nuovi strumenti a supporto della valutazione clinica delle emorragie intracraniche (ICH). I reparti di radiologia, i team del pronto soccorso e di neuroradiologia negli Stati Uniti e nell'Unione Europea saranno presto in grado di poter accedere a una soluzione completa per il triage dell'ICH grazie a una prioritarizzazione del flusso di lavoro e ad anteprime a livello di sezione. ACCIPIO Ax comprende l'esclusivo ACCIPIO Ax SliceMap™, una vista integrata che guida rapidamente i medici a sezioni TC in caso di sospetta emorragia intacranica senza dover lasciare il loro visualizzatore PACS. "Oggi la sanità è soggetta a un livello di pressione senza precedenti e, grazie alle emergenti soluzioni di Intelligenza Artificiale per la diagnostica medica, le cure mediche sono destinate a sostenere un'evoluzione che offrirà significative evoluzioni a livello qualitativo, clinico ed economico," ha affermato Gene Saragnese, Amministratore Delegato di MaxQ AI. “Il lancio di ACCIPIO Ax è significativo e amplia la nostra piattaforma ACCIPIO ICH. Questa soluzione completa è stata ideata per offrire risposte, e non più dati e analisi, ai medici mentre si integra in modo quasi trasparente nel loro flusso di lavoro. Grazie alle partnersh...
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Facebook con l’intelligenza artificiale siamo comunque lontani dal bloccare video in diretta di terrorismo o altri

"Usare l'intelligenza artificiale per proiettare video dal vivo del terrorismo è 'molto lontano dall'essere risolto', afferma il capo di Facebook AI Gli attacchi in diretta come quelli di Christchurch richiedono la moderazione umana Di fronte a domande difficili su come Facebook rimuoverà i contenuti terroristici dalle sue piattaforme, l'amministratore Mark Zuckerberg offre una risposta semplice: l'intelligenza artificiale lo farà . Ma secondo lo scienziato capo di Facebook di IA, Yann LeCun, AI è lontano anni dall'essere in grado di sopportare pienamente l'onere della moderazione, in particolare quando si tratta di proiettare video dal vivo. Parlando a un evento al laboratorio di ricerca AI di Facebook a Parigi la scorsa settimana, LeCun ha detto che Facebook era lontana dall'usare l'intelligenza artificiale per moderare i video dal vivo su larga scala , riporta Bloomberg News . "Questo problema è molto lontano dall'essere risolto", ha detto LeCun, che ha recentemente ricevuto il Premio Turing, noto come premio Nobel per l'informatica, insieme ad altri luminari dell'IA. La proiezione di video dal vivo è un tema particolarmente urgente in un momento in cui i terroristi commettono atrocità con l' obiettivo di diventare virali . L'incapacità di Facebook di affrontare questa sfida è diventata dolorosamente chiara all'indomani delle riprese di Christchurch in Nuova Zelanda quest'anno. L'attacco è stato trasmesso in diretta su Facebook e, sebbene la compagnia affermi di essere stata vista da meno di 200 persone durante la sua trasmissione, è stato questo flusso che è stato poi scaricato e condiviso su tutto il resto di Internet. L'IA PUÒ RIMUOVERE I CONTENUTI INDESIDERATI, MA SOLO DOPO CHE UN ESSERE UMANO L'HA ETICHETTATO L'incapacità dei sistemi automatici di comprendere e bloccare contenuti come questo non è una novità per gli esperti di IA come LeCun. Hanno a lungo avvertito che l'apprendimento automatico non è in grado di comprendere la varietà...
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Come trovare lavoro nell’intelligenza artificiale e nell’apprendimento automatico

Come prepararsi per una carriera nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale Stai pensando di perseguire una carriera in ML e AI? Ecco cosa devi sapere. Stare davanti alla marea è il mantra per i professionisti della tecnologia di oggi. Con l'evolversi della tecnologia e dei processi correlati, coloro che lavorano sul campo devono aggiornare le proprie competenze e persino le carriere, se necessario. Come diventare un ingegnere di machine learning: un cheat sheet Alcuni tradizionali ruoli di help desk, sistema e amministratore di rete stanno svanendo per essere rimpiazzati da sforzi che richiedono un insieme più sofisticato e più diversificato di competenze. L'apprendimento automatico (ML) e l'intelligenza artificiale (AL) sono due campi di questo tipo che si stanno facendo strada nel mondo dell'IT. Le persone in cerca di una futura carriera nella tecnologia farebbero bene a familiarizzare con ML e AI. VEDERE: guida del leader IT per l'apprendimento approfondito (Tech Pro Research) Ho parlato con Dillon Erb, CEO di Paperspace , una piattaforma di provider cloud, per saperne di più. Abilità necessarie per una carriera ML / AI Scott Matteson: Che tipo di background educativo è utile nel regno ML / AI? Dillon Erb: Ho sentito di recente un'interessante statistica: Approssimativamente il 70% dei professionisti dell'apprendimento profondo o dell'IA oggi sono ancora a scuola. Poiché si tratta di una tecnologia emergente e coinvolge persone di ogni genere, non abbiamo ancora un precedente eccellente. La verità è che la maggior parte dei buoni praticanti nello spazio oggi sono autodidatti o provengono interamente da un dominio diverso (cioè non solo informatica o programmazione). Un solido background in statistica e matematica tradizionale è sempre utile: anche l'esperienza in un'area di ricerca è un grande vantaggio. Ci sono anche molti corsi online come FastAI e Udacity - e una miriade di risorse disponibili da tutti i gi...
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