Deep Learning: il punto di svolta per automazione ed efficienza di produzione nell’industria

Il Deep Learning cambierà l’industria. Le macchine eseguiranno le operazioni che richiedono intelligenza umana. Con la progressiva digitalizzazione dei processi e del rilevamento dei dati in azienda, aumenterà anche il ricorso al Deep Learning per consentire una cooperazione efficace tra uomo e macchina. Ciò rivoluzionerà l’automazione e la produzione, portando a processi decisionali più efficienti e più precisi nonché a una maggiore produttività a fronte di sforzi di sviluppo notevolmente più contenuti.

Nel nostro podcast “SICKnificant”, con il dott. Christoph Eichhorn, product manager strategico per servizi e soluzioni digitali, abbiamo parlato delle possibilità offerte dal Deep Learning di sgravare le persone da compiti faticosi, aumentando nel contempo la qualità.

Data la disponibilità di dati e la potenza di calcolo in progressiva crescita, il Deep Learning come parte dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico, ha acquisito un’importanza sempre maggiore. La tecnologia rivoluziona l’automazione nella produzione e in altri settori, in cui consente all’essere umano di svolgere operazioni che finora necessitavano dell’intelligenza umana. Il dott. Christoph Eichhorn, responsabile delle soluzioni di IA presso SICK, lo spiega così: “Il Deep Learning è una parte dell’apprendimento automatico. Si avvale di reti neurali artificiali, le cosiddette “deep neural network”, in grado di affrontare anche situazioni complesse, e di gestire processi decisionali ugualmente complessi, per esempio nell’ambito del controllo qualità, consentendo all’azienda di automatizzare e digitalizzare un numero di processi sempre maggiore. In tal modo l’efficienza produttiva viene portata a un livello del tutto nuovo.”

Digitalizzazione e intelligenza artificiale

Negli ultimi anni, il concetto di digitalizzazione nell’industria si è sviluppato enormemente. I dati di sensori, così come quelli provenienti da altre fonti, che finora potevano essere utilizzati prevalentemente per il controllo di processo diretto, vengono salvati nell’ambito della digitalizzazione e sono pertanto disponibili a un livello più astratto. Rilevare i dati non è sufficiente. L’intelligenza artificiale riveste un ruolo importante, là dove si tratta di estrarre l’essenza da questi dati, e tutto ciò può portare a un’ulteriore ottimizzazione.

Un esempio a riguardo è dato da un’applicazione dell’industria del legno, in cui con diversi gigabyte di dati di training, è stato possibile formare una rete neurale, che prende decisioni più accurate, più rapide e solide rispetto a quanto sia possibile con l’occhio umano. Questa rete è più piccola di un megabyte, ma attinge a un enorme bagaglio di esperienza. Il concetto può inoltre essere trasferito a un numero di casi di applicazione praticamente illimitato.

Valore aggiunto dell’automazione basata sull’IA

Non occorrono però sempre quantità di dati così elevate per trarre vantaggio dall’intelligenza artificiale. L’implementazione di progetti di Deep Learning può risultare molto diversa e dipende dai requisiti individuali dei clienti. Definire tali requisiti e aspettative non è sempre facile, ma è comunque indispensabile per poter utilizzare con successo l’intelligenza artificiale. “In parole povere: anche con l’IA si può ottenere il risultato desiderato purché si sappia esattamente ciò che si vuole. Una volta chiarito questo, tutti i clienti si attendono una soluzione semplice e flessibile per il loro problema”, sottolinea Eichhorn.

“Grazie all’IA, i nostri clienti possono automatizzare da soli proprio le operazioni, che in passato risultavano estremamente difficili da automatizzare. Esempi calzanti a riguardo sono controlli di qualità e montaggio con parti riflettenti, il controllo di punti di saldatura o lo smistamento di prodotti naturali. Si tratta di operazioni complesse, che richiedono molto tempo e personale esperto e che pertanto vengono spesso eseguite solo a campione.”

Training di reti neurali artificiali

Per l’automazione, avvalersi del Deep Learning, significa un cambiamento di paradigma. Infatti, invece di definire i dettagli rilevanti per una decisione, sulla base dei quali prestabilire una serie di regole concrete, si utilizzano esempi. L’algoritmo apprende automaticamente come prendere le decisioni. “Effettuiamo una sorta di training di una soluzione, invece di programmarla, e questo è un sistema notevolmente più rapido ed efficiente. Tuttavia è importante sottolineare che il Deep Learning non è un’alternativa al know-how umano, che rimane indispensabile per poter sfruttare appieno il potenziale della tecnologia. Il Deep Learning supporta ed amplia le capacità umane”, spiega Eichhorn e conclude: “Grazie ai nostri strumenti di Deep Learning facili da utilizzare, una volta individuato il loro problema, gli utenti possono risolverlo automaticamente anche senza disporre di conoscenze di programmazione più approfondite. Perché solo loro sanno cosa è importante e cosa non lo è per la soluzione e sono in grado di individuare gli esempi di training adatti meglio di chiunque altro. Con i nostri strumenti è possibile avviare il training di un’intelligenza artificiale in modo del tutto intuitivo e risolvere anche compiti estremamente specifici e personali.”

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