Nella categoria Intelligenza Artificiale (AI in inglese che è l’acronimo di Artificial Intelligence) trovate numerosi articoli sull’argomento, per approfondire il machine learning e scoprire nelle sue varie applicazioni questo straordinario argomento.
L’edge AI rappresenta una delle evoluzioni più interessanti nel campo dell’Intelligenza Artificiale applicata all’Internet of Things (IoT). Permette l’elaborazione dei dati direttamente sul dispositivo, senza necessità di inviarli a server remoti. In questo contesto, i microcontrollori con capacità di Machine Learning aprono nuove opportunità applicative nello sviluppo di sistemi intelligenti, compatti ed a basso consumo energetico. Dispositivi come ESP32, STM32 e Raspberry Pi Pico, se opportunamente combinati con tecnologie di TinyML, diventano il cuore di soluzioni autonome e reattive, capaci di apprendere e adattarsi all’ambiente circostante. Edge AI: Intelligenza Artificiale ai bordi della rete L’Intelligenza Artificiale all’edge consente di …
Nell'attuale dinamico panorama tecnologico, comprendere le funzioni e le capacità distinte di Intelligenza Artificiale edge (IA edge) e di Intelligenza Artificiale cloud (IA cloud) è essenziale per le aziende che mirano a utilizzare efficacemente l'Intelligenza Artificiale, per la quale devono considerare i vantaggi, gli svantaggi ed i costi associati. Questo articolo confronta le due tecnologie per offrire ai progettisti di sistemi IA una scelta tecnologica idonea per il miglior progetto. Introduzione a IA Edge e IA Cloud IA edge è l'implementazione di algoritmi di Intelligenza Artificiale direttamente su dispositivi locali al "confine (edge)" della rete, anziché dipendere da server …
Nel mondo dell’Intelligenza Artificiale, gli agenti AI stanno diventando strumenti sempre più centrali nella trasformazione digitale. Si tratta di entità capaci di agire autonomamente, prendere decisioni e interagire con utenti e sistemi. Uno dei principali limiti alla loro diffusione su larga scala è la difficoltà di comunicazione tra agenti sviluppati su tecnologie differenti. È in questo scenario che prende forma AGNTCY, un’iniziativa open source nata per colmare questa lacuna. AGNTCY si propone di definire uno standard condiviso per consentire agli agenti AI di collaborare, anche se costruiti su piattaforme diverse e con modelli linguistici differenti. L’obiettivo è creare un …
L’implementazione dell’Intelligenza Artificiale su microcontrollori richiede un approccio mirato, in quanto questi dispositivi operano con risorse computazionali limitate. Per ottenere prestazioni efficienti è fondamentale adottare strategie di ottimizzazione che consentano di ridurre il consumo energetico e migliorare la velocità di elaborazione senza compromettere la qualità dell’inferenza. In questo articolo, analizzeremo le principali strategie per massimizzare l’efficienza computazionale di un modello AI, focalizzandoci su aspetti che vanno oltre la semplice riduzione della dimensione del modello, esplorando tecniche avanzate di gestione della memoria, utilizzo del processore e riduzione del consumo energetico. Ottimizzazione della Memoria e Allocazione Efficiente Uno degli aspetti più …
L’edge AI rappresenta la combinazione tra Intelligenza Artificiale ed edge computing, ovvero la possibilità di raccogliere dati, elaborarli e fornire risultati per prendere decisioni informate, direttamente sul dispositivo locale "ai margini" della rete, senza la necessità di inviare dati al cloud. Oltre ad essere uno dei punti cardine della democratizzazione dell'Intelligenza Artificiale, l'elaborazione edge è fondamentale in applicazioni che richiedono bassa latenza, riservatezza dei dati, ridotto consumo energetico e operatività offline, come nel caso di robotica, domotica, droni e dispositivi IoT. Per supportare questi scenari, sono necessarie schede elettroniche capaci di bilanciare prestazioni AI e ottimizzazione hardware, ed è …
L’Intelligenza Artificiale non è più una tecnologia del futuro: è già parte del nostro presente e sta trasformando l’industria, l’automazione, la ricerca, la medicina, ma anche il modo in cui si progetta, si sperimenta e si realizza l’elettronica embedded. I microcontrollori intelligenti, l’edge computing, i sistemi di visione artificiale e l’analisi predittiva sono solo alcune delle aree dove l’AI si sta integrando rapidamente, offrendo opportunità inedite a professionisti, makers e sviluppatori. Mai come oggi, comprendere come funziona l’AI e come applicarla in modo pratico su piattaforme come Arduino o Raspberry Pi è fondamentale per rimanere aggiornati e competitivi nel …
Le tecnologie che alimentano lo sviluppo dell'Intelligenza Artificiale diventano sempre più sofisticate, ma soprattutto più simili al modo in cui funziona il cervello umano. Tra le innovazioni più promettenti spiccano i memristori, componenti elettronici in grado di unire memoria e calcolo in un unico punto fisico. Il cambiamento architetturale ha implicazioni profonde: si parla di una nuova generazione di chip neuromorfici capaci di apprendere, adattarsi, ed eseguire compiti complessi con una sorprendente efficienza. Introduzione Nel panorama internazionale della ricerca, il KAIST (Korea Advanced Institute of Science and Technology) si è distinto per aver compiuto un avanzamento importante nello sviluppo …
L’integrazione dell’Intelligenza Artificiale su microcontrollori rappresenta una sfida affascinante nel campo dell’elettronica embedded. Dopo aver esplorato la creazione e l’addestramento di un modello di Machine Learning, è ora fondamentale comprendere come implementarlo correttamente su una scheda Arduino, garantendo al contempo efficienza e ottimizzazione delle risorse hardware. L’obiettivo principale è riuscire a ottenere inferenze rapide e accurate senza compromettere il consumo energetico o sovraccaricare il microcontrollore. Per farlo, è necessario adottare una serie di strategie di ottimizzazione che spaziano dalla gestione della memoria alla riduzione della latenza di esecuzione, garantendo che il modello funzioni in modo stabile anche in applicazioni …
Whisper di OpenAI è un sistema open source per il riconoscimento vocale automatico (ASR) progettato per trascrivere la lingua parlata in testo scritto, sfruttando tecniche di Deep Learning. Rilasciata nel settembre 2022, questa rete neurale è presto diventata uno strumento leggendario nell’elaborazione del linguaggio naturale, offrendo precisione e versatilità senza pari e dando origine a numerose applicazioni open source e commerciali. In questo articolo, faremo una panoramica completa sulle possibilità offerte da Whisper ASR. Introduzione Whisper di OpenAI, azienda nota per lo sviluppo di ChatGPT, è un modello AI/ML, in particolare un modello ASR (Automatic Speech Recognition). Più precisamente, …
L’Intelligenza Artificiale è diventata una delle tecnologie più rivoluzionarie del nostro tempo. I progressi raggiunti in pochi anni hanno trasformato profondamente numerosi settori: dalla sanità all’industria automobilistica, dai servizi finanziari all’intrattenimento. Ciò che invece, spesso, si tende a trascurare, è quanto il progresso dell’AI sia legato non solo a nuovi algoritmi, ma anche ad un cambiamento radicale nell’hardware utilizzato per addestrare questi sistemi. In particolare, le GPU hanno assunto un ruolo centrale nello sviluppo di modelli sempre più potenti ed efficienti. GPU e CPU: due architetture a confronto Perché le GPU sono fondamentali per le moderne applicazioni di Intelligenza …
L’algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN) è uno dei metodi più semplici ed efficaci nel campo del Machine Learning supervisionato. Utilizzato principalmente per la classificazione e, in alcuni casi, per la regressione, KNN si basa sul confronto diretto tra osservazioni per prendere decisioni intelligenti. In questo articolo esploriamo come funziona KNN, quali sono i suoi vantaggi, le sue limitazioni e come può essere applicato in contesti reali come la diagnostica medica, la sicurezza informatica ed i sistemi di raccomandazione. Scoprirai anche le migliori pratiche per migliorare le prestazioni dell’algoritmo, come la normalizzazione dei dati, la scelta ottimale del parametro k e …
In questo articolo viene presentato un progetto dimostrativo della Texas Instruments per la realizzazione di test di rilevamento di difetti presenti nei materiali di prodotti. Il sistema utilizza sensori e Intelligenza Artificiale edge, migliorando qualità ed efficienza del processo produttivo. Introduzione Il rilevamento dei difetti è una parte cruciale della garanzia della qualità nel processo di produzione. Il controllo visivo basato sull’Intelligenza Artificiale semplifica ulteriormente il rilevamento dei difetti identificando rapidamente parti e materiali prodotti in modo errato mentre sono trasportati su un nastro trasportatore, in modo che possano essere rimossi automaticamente. Il sistema è dotato di un localizzatore …
L’Intelligenza Artificiale su dispositivi embedded sta rivoluzionando il settore dell’elettronica, permettendo di eseguire operazioni complesse con risorse computazionali limitate. Dopo aver esplorato i fondamenti del TinyML e la sua integrazione con Arduino, è arrivato il momento di affrontare uno degli aspetti più critici: la creazione e l’addestramento di un modello di Machine Learning ottimizzato per microcontrollori. Questo processo richiede una comprensione approfondita di diverse fasi, dalla selezione dell'algoritmo alla raccolta dei dati, fino all'ottimizzazione del modello per essere eseguito su hardware a basso consumo. Ogni passaggio deve essere attentamente studiato per garantire efficienza, accuratezza e prestazioni adeguate all'applicazione finale. …
L'edge AI è una delle tecnologie più innovative e rivoluzionarie degli ultimi anni, in quanto è capace di trasformare il modo in cui i dati vengono elaborati e utilizzati. A differenza dell'Intelligenza Artificiale tradizionale che si basa pesantemente sul cloud, questa tecnologia porta la potenza di calcolo direttamente sui dispositivi periferici, riducendo la dipendenza dalla connessione a internet e migliorando la velocità e la sicurezza delle operazioni. Si tratta di un approccio che consente di raggiungere un'analisi dei dati più rapida, una miglior gestione della protezione dei dati secondo le normative sulla privacy, e una maggiore efficienza energetica. In …
La scelta tra Intelligenza Artificiale open source e proprietaria rappresenta un passaggio caratterizzante aziende e sviluppatori che vogliono integrare queste tecnologie nei loro progetti. Ogni opzione presenta vantaggi e limitazioni che influiscono su fattori chiave come personalizzazione, costi, facilità d’uso e sicurezza. Analizzare le differenze consente di individuare la soluzione più adatta alle proprie esigenze e di fare un investimento consapevole. Accessibilità e Personalizzazione L’AI open source permette di accedere liberamente al codice sorgente, offrendo un livello elevato di flessibilità. Sviluppatori e aziende possono modificare e adattare il software per soddisfare esigenze specifiche, creando soluzioni su misura. Tuttavia, gestire …
In un precedente articolo abbiamo parlato di ChatGPT, un prototipo di chatbot basato sull'Intelligenza Artificiale e specializzato nella conversazione con un utente umano tramite testo scritto. Il "meccanismo di attenzione neurale" è la componente segreta che rende ChatGPT così naturale da sembrare quasi umano. In questo articolo, cercheremo di capire intuitivamente il meccanismo dell'attenzione, ma per farlo occorrerà rivedere rapidamente il panorama delle architetture di elaborazione del linguaggio naturale (PNL) nell'ultimo decennio. Introduzione Lo sviluppo del percettrone multistrato ha permesso di impilare più percettroni e organizzarli in strati, per creare modelli che rappresentino al meglio problemi complessi. Il percettrone …
Phidata è una soluzione open source pensata per semplificare lo sviluppo, il deployment e il monitoraggio di agenti AI avanzati. Grazie a questa piattaforma, è possibile realizzare sistemi agentici intelligenti, capaci di interagire con l’ambiente circostante, conservare informazioni sulle interazioni passate e sfruttare strumenti esterni per ampliare le proprie funzionalità. La sua architettura flessibile consente di creare agenti AI multimodali altamente specializzati per diversi settori, una proprietà che permette di ottimizzare l’elaborazione delle informazioni e migliorare l’esperienza utente. Creazione e gestione degli Agenti AI con Phidata Utilizzando Phidata è possibile trasformare qualsiasi modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) in …
La competizione tra le Intelligenze Artificiali si accende con l'arrivo di Deep Research, la nuova funzione di Perplexity progettata per esplorare il web in profondità e generare report dettagliati. Con questa innovazione, l'azienda si pone come un diretto concorrente di Google e OpenAI, offrendo uno strumento avanzato per chi cerca informazioni precise e ben organizzate. Come funziona Deep Research Deep Research si distingue per un approccio metodico e rapido nell'analisi delle informazioni. L'Intelligenza Artificiale esamina il web partendo dalla richiesta dell'utente, raccoglie i dati più rilevanti e li organizza in un report esaustivo. Il processo avviene in pochi minuti, …
L'innovazione tecnologica cinese ha recentemente introdotto Manus, un agente di Intelligenza Artificiale (IA) completamente autonomo e sviluppato dalla startup Monica. L'agente cinese rappresenta oggi uno step evolutivo nel campo dell'IA, tematica più attuale che mai, che continua a suscitare interesse e dibattito a livello globale. La Cina, da tempo impegnata in una corsa all'innovazione, ha mostrato con Manus il potenziale di una nuova generazione di IA capaci di operare in maniera indipendente e ridurre la necessità di supervisione umana. Ciò che è certo è che si tratta di una visione completamente rinnovata pronta a proiettarsi verso nuovi orizzonti nel …
Negli ultimi anni, l'Intelligenza Artificiale ha fatto passi da gigante nel riconoscimento del linguaggio, nella generazione di immagini e nella risoluzione di problemi complessi. Nonostante ciò, la sua capacità di affrontare compiti pratici e dinamici, come il controllo di un videogioco, è ancora un campo di studio in piena evoluzione. Proprio per analizzare queste capacità, alcuni ricercatori hanno deciso di mettere alla prova diversi modelli AI con il leggendario Super Mario Bros, ottenendo risultati davvero sorprendenti. L’esperimento è stato condotto dall'Hao AI Lab, un centro di ricerca dell’Università della California di San Diego. Durante il test, i modelli di …