I TREND DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE NEL 2021
In questo articolo scopriremo insieme i trend dell’intelligenza artificiale che caratterizzeranno le industrie italiane nel 2021.
Come l’elettricità ha cambiato il mondo, rivoluzionando i settori dei trasporti, dell’industria, dell’agricoltura e della sanità, l’Intelligenza Artificiale è pronta ad avere un ruolo simile.
Fino ad oggi, ciò che ha rallentato l’adozione dell’Intelligenza Artificiale è stata la scarsità di dati. I volumi di dati negli ambienti di produzione sono la base su cui vengono generate rappresentazioni di interi impianti e sistemi. Affinché l’AI abbia un significato, gli algoritmi necessitano di grandi quantità di dati, che in passato non era possibile reperire.
Oggi tutto questo sta cambiando. Grazie alle nuove tecnologie in ambito IoT, cloud, hardware e software, la quantità e qualità dei dati che può essere raccolta, processata e analizzata, è notevolmente aumentata. Per questo è necessario che le aziende italiane si facciano trovare in prima linea in quella che è a tutti gli effetti “la quarta rivoluzione industriale”.
“Proprio come l’elettricità ha trasformato qualsiasi cosa circa 100 anni fa, oggi ho difficoltà a pensare a un settore che non verrà trasformato dall’AI nei prossimi anni.” – Andrew Ng, professore e ricercatore presso la Standard University.
Focalizzandosi sull’Intelligenza Artificiale, cos’è già disponibile o in fase di sperimentazione? Cosa potrà essere messo in campo nel 2021 nelle industrie italiane?
Guardiamo insieme i trend dell’intelligenza artificiale nell’industria italiana che caratterizzeranno il 2021.
1) IoT (Internet of Things)
Tra le previsioni per i trend AI 2021 vi è l’Internet of Things.
Nella industria del 2021 non si può parlare di IoT senza parlare di Intelligenza Artificiale, e viceversa. Infatti, l’uso dell’AI e degli algoritmi di apprendimento automatico è sempre più intrecciato con l’IoT.
Il Machine Learning è già largamente utilizzato per rendere i dispositivi e i servizi IoT più intelligenti, sicuri e anche per ottenere informazioni dai dati che questi estrapolano.
D’altra parte, questi algoritmi necessitano di una grande mole di dati per funzionare efficientemente. Questo è esattamente quello che una rete o un dispositivo IoT è in grado di fornire.
In un contesto industriale, i dispositivi IoT possono raccogliere dati operativi da un impianto, mandandoli a un sistema di intelligenza artificiale che li analizza, al fine di migliorare le prestazioni del sistema di produzione, aumentare l’efficienza e prevedere quando le macchine necessitano di manutenzione. Ciò che alcuni chiamano “Artificial Intelligence of Things (AIoT)”, potrebbe rivoluzionare l’automazione industriale.
2) 5G
La tecnologia 5G è tra i trend tecnologici del 2021 più importanti. Fino a 100 volte più veloce del 4G, il 5G presenta una latenza drasticamente ridotta che permette di eliminare i ritardi di elaborazione, condividere i dati in maniera estremamente rapida, ma soprattutto di garantire che i sistemi di produzione all’interno delle fabbriche reagiscano in tempo reale.
MIPU utilizza la piattaforma software Rebecca Frame , che è in grado di mostrare (figura 1) le predizioni in real-time.
Per queste ragioni, il 5G dovrebbe trainare l’industria italiana alla digitalizzazione, attraverso funzionalità tecnologiche nuove e sempre più potenti. Tra queste ritroviamo l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per il riconoscimento e l’analisi delle immagini e dei video. Questo faciliterebbe l’ispezione automatizzata degli asset, cuore dei processi di anomaly detection e cyber security.
3) MANUTENZIONE PREDITTIVA
In passato le tecniche manutentive venivano applicate postume a un malfunzionamento o una rottura, causando lunghi periodi di fermo e ingenti danni alla produzione. Negli ultimi anni si è cercato, sempre di più, di adottare delle tecniche che anticipino i possibili problemi che un impianto di produzione può riscontrare.
L’intelligenza artificiale rappresenta un grandissimo impulso in questo campo. Infatti, attraverso l’applicazione di algoritmi di machine learning sui dati provenienti dall’impianto, si è in grado di intercettare con largo anticipo malfunzionamenti e rotture, permettendo ai tecnici di campo di svolgere interventi di manutenzione in maniera puntuale.
Queste tecniche prendono il nome di manutenzione predittiva. L’intelligenza artificiale è in grado di rilevare problemi nel processo di produzione in anticipo rispetto all’occhio umano. Queste tecniche permettono anche di allungare la vita utile residua delle macchine.
MIPU ha una lunghissima esperienza nell’applicazione di tecniche di manutenzione predittiva nell’ambito industriale. Di seguito (Figura 2) possiamo notare le carte di controllo che monitorano e modellizzano il comportamento di un certo asset.
MIPU lavora a stretto contatto con moltissime aziende, coprendo diversi campi per la gestione di impianti, da quello energetico a quello siderurgico, unendo competenze di dominio e di intelligenza artificiale.
4) CYBER SECURITY
Uno degli aspetti negativi della digitalizzazione e dell’automatizzazione degli impianti produttivi, è il rischio di essere vittime di attacchi informatici, capaci di bloccare processi produzione per interi giorni, comportando perdite enormi. L’ultimo dato ufficiale inerente al numero di attacchi hacker risale al 2018 con ben 10.8 miliardi di attacchi. Pensare che tutto questo possa essere gestito direttamente dall’uomo è irrealistico. Per questo viene fatto affidamento all’intelligenza artificiale.
La struttura dei malware è in continua evoluzione e le consuete blacklist per l’individuazione di virus non sono sufficienti a gestire la minaccia di attacchi informatici.
Il punto di forza del Deep Learning e del Machine Learning, due sottocategorie dell’intelligenza artificiale, è l’utilizzo di algoritmi nati da set di dati e analisi statistiche per formulare ipotesi sul corretto comportamento di un computer, permettendo di imparare da questo dinamismo in tempo reale e di sviluppare nuovi criteri di classificazione senza intervento umano, in grado di rilevare un’anomalia dovuta ad un attacco informatico, prima ancora che questa possa avere effetti sul processo produttivo.
5) ANOMALY DETECTION TRAMITE IMAGE RECOGNITION
La “anomaly detection” tramite l’analisi di immagini, spettri o segnali radar, è una tecnica di intelligenza artificiale molto complessa, alla base sia dei sistemi di cyber security che di manutenzione predittiva.
Rilevare in maniera tempestiva le anomalie e i malfunzionamenti è spesso la preoccupazione primaria per le industrie, perché, intercettarle in tempo e attivare contromisure adeguate, consente di gestire al meglio il processo di produzione.
Un manutentore esperto è in grado di capire e intercettare un’anomalia guardando solo alcuni tipi di asset (filtri, tubi, immagini dei quadri, ecc). Mentre un algoritmo di intelligenza artificiale, addestrato attraverso un mix di dati raccolti sul campo e delle conoscenze tecniche, è in grado di supervisionare H24 un determinato asset e di intercettare anche quelle anomalie non visibili all’occhio umano, cogliendo nelle immagini pattern nascosti.
Questi algoritmi sono già ampiamente utilizzati in moltissimi campi, come quello medico, per riscontrare la presenza prematura di forme tumorali, o nei sistemi di guida autonoma, riconoscendo i segnali e categorizzando l’ambiente circostante.
MIPU ha sviluppato delle forti competenze in questo ambito. Implementiamo algoritmi in grado di riconoscere autonomamente i pezzi difettosi attraverso una analisi delle immagini. In altri casi, applichiamo algoritmi di computer vision per identificare problemi ad asset e impianti.
6) FORECAST DI PRODUCIBILITÀ E CONSUMO DEGLI IMPIANTI
In tutti gli ambiti industriali, dal settore dell’energia a quello manifatturiero, lo sviluppo di metodi per una predizione più affidabile e accurata sono fondamentali. Il fine è quello di facilitare e ottimizzare la pianificazione e il controllo della produzione.
Nel mercato dell’energia, conoscere l’evoluzione della curva di domanda dell’energia permette di gestire al meglio la producibilità di un impianto, senza dover ricorrere all’applicazione di coefficienti correttivi per evitare di incorrere in sanzioni.
In ambito manifatturiero, comprendere e prevedere meglio la domanda e gli ordini per determinati prodotti ci permette di avere livelli di inventario ottimali. Inoltre, ci permette di ridurre la probabilità di eccedenze o carenze di parti.
Attraverso i modelli di Intelligenza Artificiale, è possibile andare a intercettare i comportamenti delle serie temporali per ottenere delle predizioni molto accurate. Ciò è possibile basandosi sia sullo storico dei dati, sia su altri fattori che influenzano la domanda.
La nostra esperienza in questo ambito è quella di unire l’analisi dei dati con le competenze di dominio per l’ottimizzazione dei magazzini. Sia dal lato economico, riducendo il valore del magazzino, sia dal lato tecnico, aumentando l’efficientamento dell’impianto e riducendo i tempi di intervento.
7) EDGE AI
Ultimo, non per importanza, dei trend dell’intelligenza artificiale, è “Edge AI”. Si tratta di un sistema che consente agli algoritmi di Intelligenza Artificiale di funzionare direttamente sui dispositivi che raccolgono i dati, ovvero su sensori intelligenti di ultima generazione.
Questo meccanismo consente di elaborare i dati presso gli utenti e i dispositivi, senza doverli mandare a una struttura centrale per la loro elaborazione. Così facendo, si riducono l’utilizzo e i costi dei servizi cloud e della cyber security, riducendo l’esposizione verso l’esterno.
CONCLUSIONE
Abbiamo visto i diversi trend dell’intelligenza artificiale che caratterizzeranno il 2021. L’applicazione dell’intelligenza artificiale all’industria è già realtà che sta prendendo piede sempre più in maniera capillare, sia in Italia che all’estero.
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