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.
Un gruppo di ricercatori della Carnegie Mellon University ha sviluppato un sistema innovativo che unisce creatività e tecnologia. Il progetto, chiamato LegoGPT, si basa su un’Intelligenza Artificiale capace di progettare strutture LEGO coerenti, solide e realizzabili nel mondo fisico, partendo da semplici descrizioni testuali. L’obiettivo è stato quello di superare i limiti degli strumenti già esistenti, spesso orientati solo all’estetica o alla personalizzazione, senza garantire la fattibilità pratica dei modelli generati. Il cuore dell’iniziativa risiede nella creazione di un dataset denominato StableText2Lego. Al suo interno si trovano circa 47.000 design LEGO accompagnati da descrizioni dettagliate, usati per addestrare un …
E' disponibile online da oggi il nuovo numero di Firmware 2.0. In questa uscita troverete articoli esclusivi dedicati all'Intelligenza Artificiale e all'Edge AI, insieme alle tecnologie più innovative del settore elettronico. Inoltre, la rivista propone progetti pratici, guide dettagliate, tutorial a puntate e approfondimenti sulle ultime tendenze del mercato dell’elettronica. Ecco alcuni degli articoli presenti in questo numero: "Conosciamo Whisper di OpenAI", "Corso di Elettronica per ragazzi - Puntata 27", "Hardware e software embedded spingono l’Intelligenza Artificiale verso l’edge", e molto altro. EDITORIALE Dal Cloud all’Edge: l’evoluzione intelligente dell’elettronica Cari lettori, nel vasto panorama tecnologico contemporaneo, l’Intelligenza Artificiale non …
Questo articolo analizza l’obiettivo ed i vantaggi dell'implementazione diretta di modelli e algoritmi di Intelligenza Artificiale (IA) ai confini della rete, e spiega come i progressi nell’hardware e nei software embedded stanno agevolando l'applicabilità dell'IA. Introduzione L'Intelligenza Artificiale si è trasformata da una tecnologia di nicchia in qualcosa con cui le persone interagiscono quotidianamente, espandendosi oltre i settori ingegneristici e tecnologici, una tendenza che ha portato le aziende di quasi tutti i settori a considerare come potrebbero sfruttare l'Intelligenza Artificiale per aumentare l'efficienza, ridurre i costi e aumentare le capacità dei loro prodotti. L'accessibilità e la facilità d'uso delle …
OpenAI ha recentemente introdotto una nuova generazione di modelli audio progettati per trasformare le interazioni vocali tra esseri umani e Intelligenze Artificiali. Dopo mesi di innovazioni focalizzate sugli agenti basati su testo, come Operator e Deep Research, l’attenzione si è spostata ora sulla comunicazione vocale. L’azienda ha reso disponibili potenti strumenti per la trascrizione e la sintesi vocale, con l'obiettivo di rendere gli agenti vocali sempre più realistici e adattabili alle esigenze degli sviluppatori. Prestazioni migliorate nella trascrizione vocale I nuovi modelli per il riconoscimento vocale, denominati gpt-4o-transcribe e gpt-4o-mini-transcribe, rappresentano un netto miglioramento rispetto alla precedente generazione basata …
La collaborazione tra OpenAI e quindici importanti istituti di ricerca di Stati Uniti e Regno Unito, ha dato vita a NextGenAI, una rete internazionale per innovare con l'AI. Il consorzio è stato creato per accelerare lo sviluppo scientifico e trasformare profondamente i modelli educativi grazie all’impiego delle tecnologie dell'Intelligenza Artificiale. Università prestigiose come Harvard, MIT e Oxford, insieme a istituzioni pubbliche come il Boston Public Library e il Boston Children’s Hospital, sono solo alcune delle realtà coinvolte in questo progetto ambizioso. L’iniziativa nasce con l’obiettivo di unire risorse, competenze e strumenti tecnologici per potenziare la ricerca e rendere l’AI …
L’integrazione di sistemi di Intelligenza Artificiale su microcontrollori sta ampliando di molto le possibilità nel campo dell’elettronica embedded, permettendo di implementare funzionalità avanzate su dispositivi a basso consumo e dimensioni ridotte. Dopo aver esplorato la creazione, l’ottimizzazione e il miglioramento delle prestazioni dei modelli AI, in questo articolo analizzeremo le modalità di integrazione dell’AI nei microcontrollori per applicazioni avanzate, considerando casi d’uso concreti e strategie per massimizzare l’efficienza operativa. Sfide e Considerazioni nell’Integrazione di AI su Microcontrollori L’integrazione dell’AI su microcontrollori presenta una serie di sfide legate alla gestione delle risorse, alla latenza e alla scalabilità delle applicazioni. La …
Nel panorama in continua evoluzione dell'Intelligenza Artificiale generativa, Claude, sviluppato da Anthropic, si distingue come una delle soluzioni più avanzate. Recentemente, è stata introdotta una funzionalità che consente a Claude di accedere a contenuti presenti online e migliorare la precisione e l'attualità delle risposte fornite agli utenti, una novità che rappresenta un passo importante verso un utilizzo più efficace dell'IA in diversi contesti, sia professionali che personali. Cos’è Claude e cosa la rende diversa dalle altre AI Claude di Anthropic è l’Intelligenza Artificiale che integra la ricerca web per risposte aggiornate e affidabili. Nata dai laboratori di Anthropic, una …
Nel contesto attuale dell’Intelligenza Artificiale, dove molti strumenti si presentano come rivoluzionari ma restano riservati a una cerchia ristretta di utenti, emerge con forza il progetto OpenManus. Nato dal lavoro collaborativo di una community di sviluppatori, questo strumento open source ha l’obiettivo di offrire un'alternativa accessibile, personalizzabile e libera da vincoli economici o burocratici, a piattaforme proprietarie come Manus, spesso difficili da utilizzare senza inviti esclusivi o abbonamenti a pagamento. OpenManus è una soluzione pensata per chi cerca un’infrastruttura aperta, facilmente integrabile nei propri ambienti di lavoro e capace di adattarsi ad esigenze molto diverse. Si rivolge a sviluppatori …
Tiny Machine Learning (TinyML) è una tecnologia che appartiene alla più grande famiglia edge AI e che consente lo sviluppo di dispositivi autonomi e sicuri in grado di raccogliere, elaborare e fornire risultati senza trasferire dati a entità esterne. La tecnologia mira a democratizzare l’Intelligenza Artificiale per renderla disponibile a più settori e contribuire alla rivoluzione digitale dei dispositivi intelligenti. Sul sito web di Elettronica Open Source abbiamo descritto spesso applicazioni riguardanti questa tecnologia. In questo articolo, invece, viene presentata una panoramica delle schede di sviluppo e dei software per l'implementazione di applicazioni TinyML. Introduzione L'edge AI è una …
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 …
