Intelligenza Artificiale
L’intelligenza artificiale (AI) è l’abilità di una macchina di mostrare capacità umane quali il ragionamento, l’apprendimento, la pianificazione e la creatività. Permette ai sistemi di capire il proprio ambiente, mettersi in relazione con quello che percepisce e risolvere problemi. Il computer riceve i dati, li processa e risponde.
Si tratta di un supporto concreto per l’attività umana perché trova applicazione in ambiti domestici, industriali e di ricerca.
Questa tecnologia permette quindi di realizzare sistemi, sia hardware che software, in grado di apprendere dai dati (es. dati di sensori, videocamere, file audio, immagini, testo, simulazioni, etc.) per risolvere problemi.
Gli algoritmi alla base dell’intelligenza artificiale possono fare molte cose diverse tra loro, come raccomandare dei prodotti da acquistare, regolare l’illuminazione e la temperatura di
casa basandosi sull’analisi delle abitudini o sugli input vocali, interagire con i clienti tramite chat, riconoscere il volto di una persona per abilitare un accesso, classificare, reperire e distribuire documenti in base al contenuto, supportare i medici nella lettura delle immagini radiografiche e nelle diagnosi, individuare il tempo residuo di un impianto e dei suoi componenti prima che si verifichi un guasto. Ma può anche sostenere la promozione di società pacifiche ed inclusive, ottimizzare la gestione delle risorse energetiche e ridurre l’impatto ambientale, aiutare a generare nuovi ruoli lavorativi in sostituzione di ruoli lavorativi a basso valore aggiunto.
Le aziende che utilizzano tecnologie e sistemi dotati di AI registrano un ritorno sugli investimenti in questa tecnologia tre volte superiore rispetto a chi non le utilizza e potrebbe ottenere un aumento della produttività del lavoro compresa tra 11%-37% (studio del Parlamento europeo, previsioni al 2035).
I benefici per l’impresa, dunque, consistono nella rapidità di analisi di una grande mole di dati, che possono aiutare l’imprenditore a prendere decisioni mirate e controllare tutta la gestione aziendale.
Cybersecurity
Trascorriamo gran parte della nostra vita online. Dopo la pandemia, questo passaggio al mondo digitale è diventato ancora più evidente.
Tuttavia, oltre a nuove opportunità, il passaggio a un mondo più digitale ha portato anche nuove minacce sotto forma di attacchi informatici.
Gli attacchi informatici vengono utilizzati per rubare dati, spiare utenti e aziende, disabilitare o manipolare computer e altro ancora.
Non prendono di mira solo i personal computer, ma anche intere reti e possono essere eseguiti da singoli hacker, gruppi di hacker o persino paesi.
La Cybersecurity (CS) è l’insieme di strumenti messi a punto per proteggere e tutelare i dati in maniera attiva rispetto ad intrusioni o a furti di dati soprattutto se sensibili.
I dati digitali sono una fonte di ricchezza che va conservata al pari del patrimonio materiale di un’azienda. Il suo compito è quindi quello di proteggere i dati relativi ad un’azienda.
Grazie alla CS le aziende possono prevenire azioni di spionaggio industriale, danni reputazionali al brand, quindi danni economici diretti dovuti a estorsioni o indiretti dovuti al blocco dei processi e di conseguenza di produzione o erogazione servizi.
È, poi, grazie alla CS che tuteliamo i nostri dati personali gestiti dalle aziende.
A Grottaglie, presso il Security Operation Centre del nostro partner SECURE NETWORK, gli utenti possono assistere a dimostrazioni su come contrastare attacchi simulati di hacker.
Calcolo ad alte prestazioni
Il calcolo ad alte prestazioni (HPC – High Performance Computing) è la capacità di svolgere quantità enormi di operazioni ed elaborazioni di dati in tempi particolarmente ridotti.
Con l’HPC si arriva a cifre dell’ordine dei PETAFlop (quadrilioni di calcoli al secondo), quindi circa 1 milione di volte più veloce di un potente laptop o desktop.
In maniera trasversale, l’HPC può essere considerato il braccio operativo di altre tecnologie quali l’Intelligenza Artificiale, il Machine Learning e l’IoT, per le quali l’elaborazione di immense nuvole di dati è fondamentale.
Il supercalcolo trova applicazione nella quasi totalità degli ambiti industriali, scientifici, dell’economia, della medicina, delle comunicazioni, dei trasporti, della sicurezza, della meteorologia, dello sport, ecc.
Consente di supportare le fasi progettuali di un’azienda, ad esempio:
- comparare le cartelle cliniche di milioni di pazienti e valutare l’efficacia di nuove cure mediche, elaborare scenari di sviluppo economico in base alle decisioni che si vogliono intraprendere, processare miliardi di dati provenienti dalla rete,
- consentire la guida dei veicoli autonomi in maniera sempre più precisa e intelligente,
- riconoscere un viso umano in contesti difficili,
- creare e gestire mondi virtuali,
- elaborare previsioni meteo sempre più affidabili,
- mettere a punto l’assetto di una vettura da competizione quasi in tempo reale e così via.
L’HPC permette di effettuare questi calcoli in tempi assolutamente ridotti, laddove, invece, con strumenti di calcolo tradizionali, sono richiesti giorni, settimane o mesi per giungere alle stesse soluzioni. Si riducono così i costi rispetto ad approcci basati sul trial-and-error (prova ed errore) sperimentale o su stime ed elaborazioni molto più approssimate.
L’HPC consente quindi di avere indicazioni sulla bontà delle soluzioni progettuali in tempi rapidissimi e ciò che si andrà a realizzare sarà solo la configurazione migliore. Ciò riduce drasticamente i tempi di sviluppo e produzione ma anche i costi in materie prime, scarti ed energia, avendo al contempo avuto la possibilità di testare molte più opportunità costruttive, individuando per ciascuna punti di forza e debolezza.
Gli utenti che si rivolgono a CETMA-DIHSME possono fruire del supercomputer CRESCO dell’ENEA.
Altre tecniche possono essere messe a disposizione dall’Hub, oltre i supercomputer, per gestire operazioni che richiedono notevole intensità di risorse computazionale e tra queste ci sono workstation che fanno ricorso alle GPU.
Le GPU sono unità di elaborazione specializzate progettate per eseguire operazioni parallele su grandi quantità di dati. Mentre le CPU (Central Processing Unit) tradizionali sono progettate per eseguire una vasta gamma di operazioni, le GPU sono ottimizzate per eseguire calcoli matematici intensivi in parallelo.
Le GPU sono particolarmente efficaci nel campo del calcolo scientifico e delle simulazioni numeriche, inclusa la simulazione FEM. Grazie alla loro architettura altamente parallela, le GPU possono elaborare simultaneamente molteplici calcoli, consentendo una maggiore velocità di calcolo rispetto alle CPU tradizionali.
L’utilizzo delle GPU nel calcolo scientifico è diventato sempre più comune negli ultimi anni, poiché permette di accelerare notevolmente le prestazioni di applicazioni computazionalmente intensive. In particolare, le GPU sono state adottate in ambiti come l’analisi strutturale, la dinamica dei fluidi computazionale, l’apprendimento automatico e molte altre applicazioni che richiedono calcoli intensivi.
L’uso delle GPU per il calcolo può essere considerato una forma di supercalcolo in quanto sfrutta la potenza di elaborazione parallela delle GPU per accelerare i calcoli e ottenere risultati più rapidi rispetto alle tradizionali CPU. Tuttavia, va notato che l’uso delle GPU da solo potrebbe non essere sufficiente per raggiungere le prestazioni di calcolo più elevate offerte dai sistemi di supercalcolo che coinvolgono cluster di computer o altri approcci di calcolo ad alta velocità e ad alte prestazioni.
CETMA-DIHSME può anche mettere gli utenti interessati in connessione con sistemi di cloud computing come quello sviluppato dal progetto europeo Cloudifacturing che mira a sfruttare le potenzialità del cloud computing per migliorare l’efficienza e la competitività dell’industria manifatturiera.
Simulazione
La simulazione FEM (Finite Element Method, Metodo degli Elementi Finiti) è una tecnica di analisi numerica utilizzata per risolvere problemi complessi di ingegneria e scienza. Essa si basa sulla suddivisione di un dominio in elementi finiti, ai quali vengono assegnate proprietà fisiche e geometriche, permettendo di approssimare il comportamento del sistema in studio.
La simulazione FEM offre diversi vantaggi. In primo luogo, consente di modellare e analizzare sistemi complessi che possono essere difficili da affrontare attraverso metodi analitici tradizionali. Grazie alla sua flessibilità, può essere applicata a una vasta gamma di campi, come l’ingegneria strutturale, l’aerodinamica, la meccanica dei fluidi, l’elettromagnetismo e molti altri.
L’uso del supercalcolo potenzia notevolmente la simulazione FEM, consentendo di risolvere problemi su larga scala con elevata precisione e in tempi ridotti. Il supercalcolo si riferisce alla capacità di calcolo ad alta velocità e ad alte prestazioni, che coinvolge l’utilizzo di potenti cluster di computer o sistemi di calcolo distribuiti. I vantaggi del supercalcolo nella simulazione FEM includono:
- Gestione di modelli complessi: Il supercalcolo permette di gestire modelli FEM di grandi dimensioni e complessità, che richiedono un’elaborazione intensiva. Questo consente agli ingegneri e agli scienziati di analizzare sistemi realistici e dettagliati, considerando molteplici fattori e interazioni.
- Risoluzione rapida dei problemi: Grazie alla potenza di calcolo del supercalcolo, la simulazione FEM può essere eseguita più velocemente, consentendo di ottenere risultati rapidamente. Ciò è particolarmente vantaggioso quando si devono affrontare scadenze strette o si vuole esplorare una vasta gamma di scenari e parametri.
- Analisi accurata: Il supercalcolo permette di utilizzare una maggiore densità di punti di calcolo nella simulazione FEM, migliorando l’accuratezza dei risultati. Questo è particolarmente importante in ambiti come l’ingegneria strutturale, in cui è necessario valutare la resistenza e la sicurezza delle strutture.
- Ottimizzazione e progettazione avanzata: Il supercalcolo può essere utilizzato per eseguire analisi parametriche e ottimizzazioni di design. Attraverso iterazioni rapide, è possibile esplorare diverse configurazioni e valutare le prestazioni del sistema in relazione a vari parametri, consentendo di raggiungere soluzioni ottimali.
- Predizione e simulazione di fenomeni complessi: La potenza del supercalcolo consente di modellare e simulare fenomeni fisici complessi con precisione.
Realtà Virtuale e Realtà Aumentata
La Realtà Virtuale (RV) e la Realtà Aumentata (RA) sono tecnologie emergenti che stanno rivoluzionando il modo in cui interagiamo con il mondo digitale e reale. La RV offre agli utenti un’esperienza immersiva, trasportandoli in ambienti completamente virtuali, mentre la RA sovrappone elementi virtuali al mondo reale, arricchendo la nostra percezione della realtà.
Una delle principali caratteristiche della RV e della RA è la capacità di creare ambienti e oggetti virtuali altamente realistici, consentendo agli utenti di vivere esperienze coinvolgenti e realistiche. Attraverso l’utilizzo di visori e dispositivi di input, la RV permette di esplorare mondi virtuali tridimensionali, mentre la RA utilizza telecamere o occhiali intelligenti per sovrapporre elementi virtuali al mondo reale.
L’integrazione dell’intelligenza artificiale con la realtà virtuale (RV) e l’augmented reality (RA) ha aperto nuove e affascinanti possibilità in molti settori, offrendo vantaggi significativi per gli utenti e le aziende.
L’AI, in combinazione con la RV e l’RA, offre un’esperienza utente immersiva e coinvolgente. Con l’aiuto dell’AI, gli ambienti virtuali possono adattarsi in tempo reale alle azioni e alle interazioni dell’utente, fornendo un’esperienza personalizzata e realistica. L’AI può analizzare i dati sensoriali provenienti dai dispositivi RV e RA, come i movimenti degli occhi o le reazioni fisiologiche dell’utente, per adattare l’ambiente virtuale alle preferenze individuali.
Un altro vantaggio dell’integrazione dell’AI con la RV e l’RA è la capacità di fornire assistenza e supporto intelligenti. L’AI può essere utilizzata per riconoscere oggetti e persone nell’ambiente virtuale o reale, fornendo informazioni contestuali e utili agli utenti. Ad esempio, in un’applicazione RV per la formazione, l’AI può identificare gli errori compiuti dagli utenti e fornire feedback istantaneo per migliorare le abilità.
Inoltre, l’AI può migliorare le capacità di apprendimento e adattamento degli ambienti RV e RA. Attraverso l’apprendimento automatico e l’analisi dei dati, l’AI può rilevare pattern e trend, migliorare la precisione delle risposte e delle previsioni, e adattare l’esperienza utente in base alle preferenze e ai bisogni individuali. Ciò significa che gli ambienti RV e RA possono diventare più intelligenti nel tempo, imparando dagli utenti e offrendo un’esperienza sempre più personalizzata e efficace.
L’integrazione dell’AI con la RV e l’RA ha anche un grande potenziale nel settore della salute e dell’assistenza medica. Ad esempio, l’AI può essere utilizzata per simulare scenari medici complessi in ambienti RV, consentendo agli studenti di medicina di acquisire competenze pratiche in un ambiente sicuro e controllato. Nell’assistenza sanitaria, l’RA può essere utilizzata per fornire informazioni in tempo reale ai medici durante le procedure chirurgiche, offrendo assistenza aggiuntiva e migliorando la precisione e la sicurezza delle operazioni.
Infine, l’integrazione dell’AI con la RV e l’RA può portare a nuove opportunità di business e innovazione. Le aziende possono utilizzare l’AI per analizzare grandi quantità di dati generati dagli ambienti RV e RA, identificando modelli e trend per prendere decisioni più informate e ottimizzare le operazioni. Inoltre, l’AI può aiutare a creare nuovi prodotti e servizi innovativi nell’ambito della RV e dell’RA, aprendo nuovi mercati e aumentando l’engagement degli utenti.
In sintesi, l’integrazione dell’intelligenza artificiale con la realtà virtuale e l’augmented reality offre numerosi vantaggi in termini di esperienza utente, assistenza intelligente, apprendimento e adattamento, settore della salute e opportunità di business. Questa combinazione promettente sta aprendo nuove frontiere per l’innovazione e sta trasformando la nostra interazione con l’ambiente virtuale e reale.
CETMA-DIHSME, presso i laboratori di CETMA, mette a disposizione degli utenti uno dei più grandi Centri di Realtà Virtuale d’Europa che integra ulteriori tecnologie digitali.
Internet of Things
Internet of Things (IoT) è una rete di dispositivi fisici interconnessi che raccolgono e scambiano dati attraverso Internet. L’IoT offre molteplici vantaggi nell’ottimizzazione delle operazioni, nell’automazione e nella creazione di nuovi servizi intelligenti. Quando combinata con l’intelligenza artificiale (AI), l’IoT diventa ancora più potente e in grado di generare impatti significativi.
L’integrazione dell’IoT con l’AI consente di sfruttare al massimo il potenziale dei dati raccolti dai dispositivi connessi. L’AI può analizzare e interpretare grandi quantità di dati provenienti da dispositivi IoT in tempo reale. Questo permette di identificare pattern, trend e correlazioni nascoste, fornendo informazioni preziose per prendere decisioni basate su dati e per ottimizzare le operazioni.
Un vantaggio chiave dell’integrazione tra IoT e AI è la possibilità di creare sistemi autonomi e intelligenti. Utilizzando i dati raccolti dai dispositivi IoT, l’AI può addestrare algoritmi di apprendimento automatico per prendere decisioni autonome e azioni intelligenti. Ad esempio, in un’azienda manifatturiera, l’IoT può monitorare costantemente i sensori sui macchinari e l’AI può analizzare i dati in tempo reale per rilevare anomalie o guasti potenziali, attivando automaticamente i processi di manutenzione preventiva o avvertendo gli operatori delle azioni da intraprendere.
Un altro vantaggio dell’integrazione tra IoT e AI è la possibilità di creare esperienze personalizzate e servizi intelligenti. L’AI può analizzare i dati dei dispositivi IoT per comprendere i comportamenti e le preferenze degli utenti, consentendo di fornire soluzioni su misura e servizi altamente personalizzati. Ad esempio, in un ambiente domestico intelligente, l’IoT può raccogliere dati sui comportamenti degli abitanti, come le abitudini di illuminazione o le temperature preferite in diverse stanze. L’AI può utilizzare questi dati per adattare l’ambiente in base alle preferenze individuali, migliorando il comfort e l’efficienza energetica.
Inoltre, l’integrazione tra IoT e AI consente di prevedere e prevenire problemi. Analizzando i dati storici dei dispositivi IoT e utilizzando algoritmi di machine learning, l’AI può identificare modelli che precedono situazioni di malfunzionamento o anomalie. Ciò consente di intervenire in anticipo per prevenire guasti costosi o situazioni pericolose. Ad esempio, in un sistema di gestione delle reti elettriche, l’IoT può raccogliere dati da diversi nodi di distribuzione di energia e l’AI può analizzare tali dati per identificare anomalie che potrebbero portare a blackout o malfunzionamenti, permettendo agli operatori di intervenire tempestivamente.
Infine, l’integrazione tra IoT e AI apre nuove opportunità di innovazione e sviluppo di nuovi prodotti e servizi. La combinazione di dispositivi intelligenti con l’AI consente di creare soluzioni innovative in settori come l’assistenza sanitaria, la mobilità intelligente, l’agricoltura di precisione e molto altro ancora. Ad esempio, l’integrazione di dispositivi IoT indossabili con algoritmi di intelligenza artificiale può consentire il monitoraggio continuo della salute e la previsione delle malattie, consentendo interventi preventivi più tempestivi.
In sintesi, l’integrazione tra IoT e AI offre molteplici vantaggi, tra cui l’ottimizzazione delle operazioni, la creazione di sistemi autonomi e intelligenti, esperienze personalizzate, previsione e prevenzione di problemi e nuove opportunità di innovazione. Questa combinazione potente sta rivoluzionando numerosi settori e sta aprendo la strada a soluzioni sempre più intelligenti e connesse.
Data Analytics
La data analytics, o analisi dei dati, è il processo di esplorazione, interpretazione e comunicazione dei modelli, delle tendenze e delle informazioni significative presenti nei dati. Con l’integrazione dell’intelligenza artificiale (AI), la data analytics diventa ancora più potente e ricca di possibilità.
L’importanza della data analytics basata sull’AI risiede nel fatto che i dati sono diventati un’attività di business strategica fondamentale per molte organizzazioni. Oggi, le aziende raccolgono enormi quantità di dati provenienti da diverse fonti come transazioni, interazioni con i clienti, dati di sensori e social media. L’AI può svolgere un ruolo cruciale nell’analisi di questi dati e nell’ottenimento di risultati significativi.
L’integrazione dell’AI nella Data Analytics consente di sfruttare al massimo il potenziale dei dati. L’AI può applicare algoritmi di machine learning per analizzare grandi volumi di dati in modo rapido ed efficiente. Questo permette di identificare pattern, trend e correlazioni nascoste che potrebbero sfuggire all’analisi umana tradizionale.
La Data Analytics basata sull’AI offre numerosi vantaggi alle aziende:
- Presa di decisioni basata sui dati: L’AI può analizzare i dati in tempo reale, fornendo informazioni e suggerimenti per prendere decisioni più informate ed efficienti. L’AI può individuare pattern e relazioni complesse nei dati, consentendo di prevedere scenari futuri e prendere decisioni più accurate.
- Identificazione di opportunità di business: L’AI può analizzare grandi quantità di dati provenienti da diverse fonti per identificare nuove opportunità di business. Attraverso l’individuazione di pattern e tendenze nei dati, l’AI può suggerire nuovi mercati, segmenti di clientela o modelli di consumo che potrebbero essere sfruttati per innovare e sviluppare nuovi prodotti, servizi o strategie di marketing.
- Personalizzazione dell’esperienza del cliente: L’AI può analizzare i dati dei clienti per comprendere meglio le loro preferenze e offrire esperienze personalizzate. Attraverso l’elaborazione di grandi quantità di dati, l’AI può individuare i bisogni individuali dei clienti e fornire raccomandazioni personalizzate, migliorando la soddisfazione del cliente e aumentando la fidelizzazione.
- Rilevazione delle frodi e sicurezza dei dati: L’AI può analizzare i dati per identificare comportamenti anomali o sospetti che potrebbero indicare frodi o minacce alla sicurezza dei dati. L’AI può riconoscere modelli inconsueti e avviare azioni preventive per prevenire frodi o intrusioni nel sistema.
In sintesi, l’integrazione dell’Intelligenza artificiale nella Data Analytics offre molteplici vantaggi, tra cui la presa di decisioni basata sui dati, l’identificazione di opportunità di business, la personalizzazione dell’esperienza del cliente e il miglioramento della sicurezza dei dati. Questa combinazione potente sta trasformando la gestione dei dati e consentendo alle aziende di ottenere una maggiore comprensione e valore dai loro dati.
Tecnologie satellitari
Le tecnologie satellitari integrate con l’intelligenza artificiale (AI) offrono numerose applicazioni sia nel settore privato, come la produzione e i servizi delle imprese, che nel settore pubblico, come la pubblica amministrazione. Ecco alcuni esempi di come l’integrazione tra tecnologie satellitari e AI può portare benefici in entrambi i settori:
- Produzione e servizi delle imprese:
- Monitoraggio delle risorse: l’uso di immagini satellitari ad alta risoluzione combinate con l’AI può consentire alle imprese di monitorare le risorse naturali, come le colture agricole o le foreste. L’AI può analizzare le immagini satellitari per rilevare cambiamenti, valutare la salute delle colture o identificare potenziali rischi ambientali.
- Logistica e gestione della catena di approvvigionamento: l’integrazione di dati satellitari con l’AI può ottimizzare la gestione della catena di approvvigionamento, consentendo una pianificazione più efficiente dei trasporti, la tracciabilità delle merci e la gestione dei rischi.
- Previsione della domanda: l’AI può analizzare i dati satellitari, come le immagini di traffico o i modelli di consumo energetico, per prevedere la domanda futura e consentire una pianificazione più precisa della produzione e della distribuzione.
- Pubblica Amministrazione:
- Monitoraggio ambientale: le tecnologie satellitari consentono un monitoraggio accurato dell’ambiente e dell’ecosistema terrestre. L’AI può analizzare i dati satellitari per identificare cambiamenti nell’uso del suolo, la deforestazione, l’inquinamento dell’acqua o altre problematiche ambientali, consentendo agli enti pubblici di prendere misure preventive o correttive.
- Gestione delle catastrofi naturali: le immagini satellitari possono fornire informazioni in tempo reale durante eventi catastrofici come terremoti, alluvioni o incendi. L’AI può elaborare questi dati per rilevare zone colpite, pianificare evacuazioni e coordinare le operazioni di soccorso.
- Pianificazione urbana e infrastrutture: l’AI può utilizzare dati satellitari per analizzare il traffico, la densità della popolazione, l’uso del suolo e altri fattori urbani, facilitando la pianificazione delle infrastrutture, come strade, trasporti pubblici o reti di distribuzione di energia.
L’integrazione tra tecnologie satellitari e AI offre numerosi vantaggi in termini di monitoraggio, previsione, pianificazione e gestione delle risorse. Queste soluzioni possono aiutare sia le imprese private a ottimizzare le loro operazioni che la pubblica amministrazione a prendere decisioni più informate e a fornire servizi migliori ai cittadini.
