10 Milioni di Bit al Secondo è la Velocità della Visione Umana. Ma la Visione Artificiale sta rivoluzionando il mondo digitale
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10 Milioni di Bit al Secondo è la Velocità della Visione Umana. Ma la Visione Artificiale sta rivoluzionando il mondo digitale

10 Milioni di Bit al Secondo è la Velocità della Visione Umana. Ma la Visione Artificiale sta rivoluzionando il mondo digitale

Redazione RHC : 14 Gennaio 2024 09:25

È estremamente difficile immaginare la tua vita senza la percezione visiva del mondo. Secondo alcuni dati, una persona riceve fino al 70% delle informazioni attraverso la vista e la velocità di elaborazione raggiunge i 10 milioni di bit/sec.

La visione umana è imperfetta se consideriamo solo il lato ottico. Pertanto, il processo di assorbimento visivo delle informazioni è costituito da componenti ottici, psicologici, fisiologici e biochimici. In ogni fase dell’elaborazione dei dati visivi si verificano errori di distorsione, ma il nostro cervello li corregge o li corregge con successo confrontando le informazioni ricevute con ciò che è già in memoria.

La vista però non è prerogativa solo dell’uomo e del mondo animale o degli insetti. Le moderne tecnologie consentono di vedere con l’elettronica. Fotocamere, videocamere e altri gadget con obiettivi esistono da molto tempo, ma solo con lo sviluppo delle reti neurali i computer hanno imparato non solo a vedere, ma anche ad analizzare le informazioni visive ricevute.


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Cos’è esattamente la visione artificiale e in cosa differisce dalla visione umana? In quali ambiti di attività è utile o del tutto insostituibile? Rispondiamo a queste e ad altre domande in un linguaggio semplice.

Cos’è la visione artificiale

La Computer Vision (CV) è un campo dell’intelligenza artificiale responsabile dell’analisi di immagini o video statici e dinamici. La CV è costituita da un componente hardware (sistemi informatici, dispositivi di registrazione di foto e video), nonché da un componente software: si tratta di un software che ti consente di analizzare ed estrarre informazioni utili da ciò che vedi.

Grazie al machine learning, la visione artificiale è in costante miglioramento. Diventa sempre più capace di identificare e classificare gli oggetti rilevati, compresi volti ed emozioni.

La visione artificiale abbinata all’intelligenza artificiale sono gli ambiti più popolari nel mercato IT. Secondo le previsioni degli esperti, in soli 5 anni (2018-2023) il mercato in quest’area aumenterà di 5 volte. La maggioranza ricadrà sui sistemi di videosorveglianza e di sicurezza – fino al 32%, nell’industria – fino al 17%, nella medicina – fino al 14%, nel commercio – fino al 10%.

Perché hai bisogno della visione artificiale?

Molte persone pensano che la visione artificiale sia necessaria affinché “il Grande Fratello vegli su di te”. Ma probabilmente servirà a migliorare:

  • Sicurezza. Il riconoscimento facciale è un meccanismo ideale per trovare i criminali.
  • Servizi. Il riconoscimento facciale accelera l’identificazione personale, riducendo il tempo dedicato al servizio del cliente.
  • Capacità umane. Il CV è in grado di vedere ciò che una persona potrebbe ignorare, non notare o trarre conclusioni errate. Ad esempio, quando si analizza la radiografia in medicina o si identificano difetti nella produzione.
  • Produttività. Puoi ridurre seriamente il tempo impiegato nell’esecuzione delle attività di routine. Anche quando si esegue un compito semplice ma monotono (ad esempio, controllare la corretta esposizione delle merci sugli scaffali dei negozi), una persona ha bisogno di molto tempo, ma il computer può gestirlo in pochi secondi.
  • Autonomia. I giganti dell’IT sviluppano sempre più veicoli senza pilota (automobili, droni per le consegne, robot, ecc.). Senza CV, lo sviluppo di meccanismi autonomi è semplicemente impossibile.

Direzioni popolari di sviluppo del SM negli ultimi anni

Gli esperti hanno spiegato esattamente come si è sviluppata recentemente la visione artificiale:

  1. GAN è una rete neurale avversaria generativa che controlla se stessa. È costituito da un generatore e da un discriminatore, dove il primo genera i dati in entrata e il secondo ne verifica l’autenticità e li classifica in base al database esistente.
  2. Riconoscimento di volti e immagini. Grazie allo sviluppo del GAN, le reti neurali hanno imparato non solo a riconoscere i volti umani con elevata precisione, ma anche a generare fotografie (deepfake) di persone, natura e dipinti con la massima verosimiglianza.
  3. Neuroavatar: generazione di animazioni o video, panorami o anche scene 3D basate su diverse fotografie.

Dove è utile un CV? In effetti, è utile ovunque. Puoi immaginare qualsiasi scenario utilizzando la visione artificiale, aumentando così l’efficienza e la sicurezza dei processi lavorativi.

In Cina, ad esempio, si sta addirittura sviluppando il pagamento con un sorriso. Non sono più necessari chip NFC o WeChat Messenger. La CV ti consente di pagare gli acquisti con un sorriso. La catena di fast food KFC è diventata pioniera nel 2017 e ora Celestial Smile paga gli acquisti in molti grandi supermercati.

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