Continua il nostro viaggio alla scoperta dell’Industria 4.0. Abbiamo chiarito quanto siano importanti sensors e big data, proviamo ad approfondire brevemente il concetto di intelligenza artificiale.

L’ecosistema intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale (AI) è pensata per la tecnologia hardware e per i metodi software che fanno affidamento sull’intelligenza per sentire, pensare, ragionare, cercare modelli, predire, comunicare ed agire più velocemente di quanto gli uomini abbiano mai sognato.

 

Questa immagine prova a spiegare, con buona approssimazione, quali elementi servano allo sviluppo di AI. Chi ha già dimestichezza con AI si renderà conto, però, che questo schema non costituisce un’accurata rappresentazione della relazione tra l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico, ne’ tra AI e apprendimento profondo, robotica, visione computerizzata, processi di linguaggio naturale e legami neuronali. Per questo è necessario prendere in considerazione un altro elemento: la context awareness.

Context awareness

Il contesto è ciò che definisce le circostanze o i fatti che formano l’ambientazione di un evento, un’affermazione, una situazione o un’idea. Nell’ambito della programmazione software, l’idea di sviluppare applicazioni coscienti del contesto esiste già da tempo. Per formulare un’azione informata del contesto (context-aware action) servono informazioni riguardanti:

  •         identità
  •         luogo
  •         tempo
  •         attività

Mentre si utilizzano informazioni di contesto per formulare un’azione deterministica, le interfacce di contesto interagiscono prima con un essere umano, poi con l’ambiente ed alla fine con la macchina e gli elementi infrastrutturali. Nello stesso modo in cui una tela, una collezione di tubetti di colore e un pennello permettono ad un artista di creare un capolavoro, la context awareness e queste interfacce sono gli strumenti che permettono una serie di servizi che altrimenti non avrebbero significato.

Grazie ad app in grado di fornire dati sul chi, dove, quando e cosa, siamo già in grado di capire perché una situazione accada e, quindi, di codificare certe azioni all’interno dell’applicazione in modo deterministico.

Facciamo un esempio: raccogliendo in tempo reale i parametri di una macchina, come la temperatura di esercizio, siamo in grado di individuare possibili correlazioni tra difettosità dei pezzi riscontrata a fine lavoro e, magari, riscaldamento della macchina. Se il sistema rileva la correlazione, potrà segnalarla velocemente all’utente. Non solo. Sarà poi in grado, se avrà ben appreso, di avvisare l’operatore -addirittura bloccando la macchina- dell’imminente fuoriuscita dal parametro.

Si potrà così evitare la produzione di pezzi probabilmente difettosi!