Le tecniche utilizzate coprono i principali ambiti dell’Intelligenza Artificiale, dall’Analisi Predittiva all’Anomaly Detection, dalla Computer Vision all’NLP, dall’IA Generativa ai problemi di Ottimizzazione.
L’analisi predittiva è una branca dell’analisi dei dati che utilizza tecniche statistiche, algoritmi di machine learning e modellazione per prevedere tendenze o comportamenti futuri basandosi su dati storici e attuali. Viene impiegata in molteplici settori, dal manifatturiero all’energy, dall’assistenza sanitaria al marketing e permette di identificare schemi e relazioni nei dati per formulare previsioni accurate. È uno strumento essenziale per le aziende per prendere decisioni strategiche, ottimizzare le operazioni e anticipare le esigenze del mercato.
L’anomaly detection è una tecnica utilizzata nell’analisi dei dati per identificare eventi che si discostano significativamente dal modello o comportamento atteso. Le anomalie possono indicare problemi, errori o eventi rari rilevanti nella valutazione di un fenomeno. Le tecniche di anomaly detection trovano applicazione in molteplici settori: nella sicurezza informatica aiutano a identificare attività sospette o non autorizzate, come intrusioni nella rete o tentativi di frode; nella manifattura monitorano le condizioni delle macchine per rilevare segnali di guasto imminente permettendo interventi di manutenzione preventiva; nel settore energetico trovano impiego nella rilevazione di anomali di produzione o consumo; nella gestione delle infrastrutture sono utilizzate per monitorare reti e impianti, identificando potenziali guasti o inefficienze.
La computer vision si occupa dell’interpretazione ed analisi di immagini e video al fine di ricavare informazioni significative per intraprendere azioni o formulare segnalazioni. In ambito industriale, viene utilizzata per il controllo qualità, la robotica, la manutenzione predittiva, la sicurezza sul lavoro e l’automazione dei processi. Le principali tecniche di IA che afferiscono alla computer vision includono il deep learning, in particolare le reti neurali convoluzionali (CNN) per l’analisi, il riconoscimento e il tracking di oggetti e figure, e l’apprendimento automatico per l’addestramento di modelli in grado di interpretare visivamente dati complessi.
Il Natural Language Processing (NLP) permette la comprensione e generazione del linguaggio umano da parte da parte di sistemi software. Le finalità possono variare dalla comprensione del contenuto, alla traduzione, fino alla produzione di testo in modo autonomo a partire da dati o documenti forniti in input (IA Generativa). Tra i principali campi di applicazione troviamo gli assistenti virtuali che interpretano e rispondono in autonomia alle richieste degli utenti, la sentiment analysis per analizzare opinioni e pareri espressi ad esempio sui social media e la categorizzazione dei testi utilizzata per classificare e organizzare grandi quantità di dati testuali.
L’ottimizzazione combinatoria si occupa di trovare la soluzione ottimale in un insieme finito ma tipicamente molto vasto di soluzioni possibili, eventualmente in presenza in molteplici vincoli (ottimizzazione multivincolo). Viene utilizzata per risolvere problemi di pianificazione, quali l’ottimizzazione delle rotte di consegna, l’efficientamento delle attività di raccolta rifiuti, l’organizzazione di turni di lavoro, lo scheduling della produzione. Le tecniche utilizzate includono la programmazione lineare, gli algoritmi euristici e gli algoritmi genetici. Possono essere inoltre impiegate tecniche metaeuristiche, come l’ottimizzazione basata su swarm, che sono particolarmente utili per problemi complessi e di grande scala.
