Deep Learning è il futuro per una maggiore efficienza

Le macchine imparano a pensare. Il Deep Learning è una tecnica di Machine Learning e la tecnologia del futuro sicuramente più significativa nel campo dell’intelligenza artificiale. SICK trasferisce questa tecnologia chiave ai suoi sensori, offrendo così al cliente vantaggi aggiuntivi per maggiore produttività e flessibilità.      

Per ottenere più efficienza in tutte le fasi di produzione, le macchine dovranno diventare ancora più intelligenti. Anche l’automatizzazione dei processi logistici sta facendo passi da gigante. Cresce l’interesse al comportamento intelligente delle macchine, e così anche le sfide della tecnologia digitale. I sensori continuano a rimanere la fonte d’approvvigionamento di tutte le informazioni e il software integrato comunica ed effettua la valutazione e la comunicazione dei dati in rete. Per rimanere al passo del trend dell’Industry 4.0 è necessario pensare la complessità dei dati in modo diverso dal punto di vista informatico. Il Deep Learning è irrinunciabile e rappresenta la strada che SICK vuole percorrere con i propri clienti per operare negli impianti con processi moderni.  

Il Deep Learning pensa come un essere umano

La premessa del Deep Learning sono gli algoritmi, in grado di riconoscere e sviluppare quantità e modelli di dati immensi e molteplici. La rete neurale artificiale, che assomiglia al pensiero umano, impara dagli esempi. Impara dall’esperienza. Impara ad adattarsi alle nuove e attuali informazioni. Per questo motivo, oggi, sono realizzabili una serie di ottimizzazioni che alcuni anni fa erano impensabili. Le macchine e gli impianti, in combinazione con dati intelligenti e sensori specializzati, risolvono i task più complessi. 

Controllo di realtà

La maggior parte dei progetti di Deep Learning che SICK attualmente implementa proviene da valutazioni qualitative di tipo visivo. Sensori di visione per il Deep Learning, nell’automazione logistica, consentono di riconoscere automaticamente, analizzare, classificare e localizzare oggetti o caratteristiche "addestrate" valutando un database di immagini acquisite. Verificano, ad esempio, se buste di spedizione piatte sono disponibili sul vassoio del sorter. Questo controllo ottimizza il riempimento delle celle di selezione e aumenta la portata. Riconoscono i nastri di reggiatura sui pacchetti anche se su un cartone bianco è applicato un nastro bianco. In questo modo si assicura un controllo di qualità superiore nei processi automatici di imballaggio, ed anche l’analisi degli oggetti trasportati. Durante il normale ciclo di attività operativa, i sensori di SICK, sono in grado di catturare e valutare con intelligenza le caratteristiche dei pacchetti, per evidenziare anomalie come ammaccature o danneggiamenti o per determinare la natura dei colli. Essi consentono di avviare altre fasi della classificazione. In questa forma ciò rappresenta qualcosa di unico e poteva essere svolto solamente dall’occhio umano. L’obiettivo di tutti i progetti di SICK è quello di migliorare i processi attraverso il Deep Learning e aumentare l’efficacia degli impianti.  

Eccellenti specialisti, molteplici algoritmi, elevata potenza di calcolo

Non si punta a trovare la risoluzione di tutti i problemi. Ci si concentra, invece, su soluzioni differenziate da applicare a casi concreti. Anche se i sensori di visione 2D e 3D diventano sempre più rapidi ed efficaci, gli algoritmi di elaborazione delle immagini ne disegnano, attualmente, i confini. Gli esperti in Deep Learning di SICK lavorano a stretto contatto con esperti di processo e della qualità sul lato clienti per poterne valutare i differenti utilizzi e le condizioni. Le loro conoscenze specialistiche dei processi rappresentano la base d’addestramento delle simulazioni e, pertanto, il cuore dei successivi algoritmi di Deep Learning nel sensore. 

Una complessa architettura di rete elabora la molteplicità delle informazioni. I tempi di apprendimento di una rete di Deep Learning sono, malgrado ciò, brevi. Le reti di Deep Learning possono anche essere istruite nuovamente per adattarsi a nuove condizioni operative. SICK, per i Big Data Pool e il training delle reti neurali utilizza risorse informatiche interne, performanti e indipendenti. Gli algoritmi generati di Deep-Learning sono messi a disposizione localmente sul sensore tramite cloud, creando quindi immediatamente e senza problemi una telecamera intelligente. 

Il dominio delle macchine è ancora lontano, e tuttavia il Deep Learning è in grado di ottenere straordinari risultati e di promettere ulteriori e numerosi vantaggi. È sempre l’essere umano, comunque, a svolgere il lavoro essenziale. Il tempo dimostrerà quanti saranno i settori e le aziende che operano in campi differenti a investire maggiormente in questa tecnologia digitale per aumentare le crescite. Partecipate, con nuovi progetti, allo sviluppo! Con SICK.