L’Intelligenza artificiale reattiva (o Intelligenza artificiale basata sulle regole) si concentra sulla risposta agli input dell’ambiente esterno e prendere decisioni in base a regole e istruzioni predefinite. Al contrario, l’Intelligenza Artificiale Generativa è in grado di creare nuovi dati, immagini, suoni o altri tipi di contenuti in modo autonomo, spesso utilizzando l’apprendimento automatico e sofisticate reti neurali artificiali.
Negli ultimi mesi, il tema dell’Intelligenza Artificiale (AI) ha suscitato molta attenzione. Si parla di questa tecnologia come se le sue applicazioni stiano solo ora entrando nel dominio della cultura digitale. Ma in realtà, l’intelligenza artificiale viene utilizzata già da molti anni, se non decenni, senza che molti di noi ne siano consapevoli.
L’intelligenza artificiale è una tecnologia sempre più diffusa e utilizzata in vari campi, ma spesso si tende a confondere le applicazioni basate su modelli di AI generativa, di cui tanto se ne parla oggi, con quelle basate su strutture informatiche più semplici di intelligenza artificiale.
Le applicazioni di AI generativa, come le reti neurali generative e le GAN (Generative Adversarial Networks), sono state sviluppate solo negli ultimi anni e sono in grado di creare autonomamente nuovi contenuti, come immagini, video e testo. Tuttavia, ci sono molte altre applicazioni di AI che si basano su modelli più semplici di intelligenza artificiale, come le reti neurali artificiali, le tecniche di clustering e le regole di associazione.
Ad esempio, le reti neurali artificiali sono state utilizzate per la predizione del valore delle azioni, il riconoscimento delle immagini e la classificazione del testo. Le tecniche di clustering sono state utilizzate per l’analisi dei dati e la segmentazione del mercato. Le regole di associazione sono state utilizzate per la profilazione dei clienti e la raccomandazione di prodotti.
Certamente, è importante notare che le applicazioni di AI generativa sono molto più sofisticate e avanzate rispetto alle applicazioni basate su modelli più semplici di intelligenza artificiale, ma ciò non significa che le seconde siano meno importanti o meno utili. Anzi, molte delle applicazioni più comuni di AI sono basate su modelli di AI più semplici, che possono offrire benefici significativi in termini di automazione, efficienza e precisione.
Ad esempio, sono molte le applicazioni di AI semplici impiegate già da molti anni nella finanza. L’Intelligenza Artificiale è stata utilizzata con successo nella funzione di acquisto e vendita di azioni finanziarie, con applicazioni che vanno dalla previsione dei prezzi delle azioni alla gestione del rischio e alla raccomandazione di investimenti. Ad esempio, le reti neurali artificiali possono essere utilizzate per analizzare grandi quantità di dati finanziari, come i dati storici dei prezzi delle azioni, i dati macroeconomici e le notizie del mercato. Questi dati possono essere utilizzati per creare modelli di previsione dei prezzi delle azioni, che possono aiutare i trader a prendere decisioni informate sugli investimenti. Inoltre, l’AI può essere utilizzata per la gestione del rischio, analizzando i dati delle transazioni precedenti e i modelli di mercato per identificare i rischi potenziali e ridurre la probabilità di perdite. La raccomandazione degli investimenti è un altro campo in cui l’AI può essere utilizzata con successo, offrendo suggerimenti personalizzati agli investitori in base alle loro preferenze e ai loro obiettivi finanziari. In generale, l’uso dell’Intelligenza Artificiale nel mercato finanziario può offrire una maggiore precisione, efficienza e velocità nella presa di decisioni di investimento. Tuttavia, è importante ricordare che l’AI non può prevedere il futuro con certezza e che il mercato finanziario è sempre soggetto a incertezze e fluttuazioni.
Altre applicazioni di AI non generative, che stanno diventando d’uso nelle IoT (Internet of Things), offrendo importanti vantaggi in termini di efficienza, sicurezza e risparmio energetico contribuendo ad una migliore qualità della vita, sfruttano modelli di intelligenza artificiale meno complessi rispetto a quelli utilizzati nell’AI generativa. Alcuni esempi includono:
- Smart Home: i dispositivi smart home come i termostati intelligenti utilizzano algoritmi di machine learning per imparare le abitudini degli utenti e adattare di conseguenza la temperatura della casa. In questo modo, si risparmia energia e si migliora il comfort.
- Monitoraggio ambientale: i sensori ambientali possono essere utilizzati per monitorare la qualità dell’aria, la temperatura e altri parametri ambientali. L’AI può essere utilizzata per analizzare i dati raccolti dai sensori e fornire informazioni utili sulla qualità dell’aria o sulle condizioni ambientali.
- Sicurezza: le telecamere di sorveglianza possono essere dotate di algoritmi di riconoscimento facciale e di analisi video, in grado di rilevare eventi anomali e di segnalare eventuali intrusioni o situazioni pericolose.
- Manutenzione predittiva: l’AI può essere utilizzata per prevedere quando una macchina potrebbe avere bisogno di manutenzione, analizzando i dati dei sensori relativi alla temperatura, alla pressione e ad altre variabili.
- Ottimizzazione della catena di approvvigionamento: l’AI può essere utilizzata per analizzare i dati relativi alla domanda dei prodotti e per pianificare la produzione e la logistica in modo da ridurre i costi e migliorare l’efficienza.
Ed è proprio sull’applicazione di strumenti d’intelligenza artificiale per l’automatizzazione delle cose e dei processi che il nostro Centro Studi ha elaborato il Sistema Ce.Mo.C.C. –Unità Mobile di Comando e Controllo Digitale per la Protezione Civile.
Ad esempio, una delle applicazioni di Ai che abbiamo elaborato per il Sistema Ce.Mo.C.C è destinato alla prevenzione e la lotta agli incendi boschivi (AIB). Nel nostro Sistema Droni equipaggiati con telecamere ad alta risoluzione e sensori di rilevamento del calore possono essere utilizzati per monitorare le aree boschive e individuare eventuali focolai d’incendio in modo rapido ed efficiente. L’AI può essere utilizzata per analizzare i dati raccolti dai sensori dei Droni e identificare le aree in cui c’è un maggior rischio di incendi. L’AI può essere utilizzata anche per la modellizzazione dei rischi e la previsione degli incendi boschivi. Le reti neurali artificiali possono essere utilizzate per analizzare i dati storici relativi agli incendi boschivi, come la temperatura, l’umidità e la velocità del vento, e creare modelli di previsione dei rischi di incendio. Questi modelli possono aiutare le autorità a prendere decisioni informate sulla gestione delle aree boschive e sulla prevenzione degli incendi. Infine, l’AI può essere utilizzata per la pianificazione degli interventi di emergenza e per la gestione delle risorse durante un incendio boschivo. L’AI può aiutare a identificare le aree a rischio e a determinare le strategie di intervento più efficaci, nonché a pianificare l’allocazione delle risorse, come i vigili del fuoco e le squadre di soccorso. Inoltre stiamo studiando se sia possibile impiegare l’AI generativa per essere utilizzata per la creazione di modelli di simulazione degli incendi, al fine di prevedere il comportamento delle fiamme e degli effetti del vento, per esempio. Questi modelli potrebbero essere utilizzati per pianificare le strategie di intervento e per la gestione delle risorse durante un incendio boschivo.
Tuttavia, l’uso dell’AI nell’AIB è ancora in fase di sviluppo e ci sono sfide da affrontare. Ad esempio, la raccolta dei dati potrebbe essere un’attività costosa e complessa, e la creazione di modelli di previsione dei rischi potrebbe richiedere l’accesso a grandi quantità di dati storici. Inoltre, è importante garantire che le applicazioni di AI utilizzate nell’AIB siano accurate e affidabili. È necessario quindi che le autorità competenti stabiliscano linee guida e standard per l’uso dell’AI nell’AIB, garantendo la sicurezza e la privacy dei dati.
E’ importante notare che l’AI non può sostituire completamente il lavoro umano nell’AIB, così come in altri campi. Gli esperti del settore e i vigili del fuoco rimangono essenziali per la gestione delle emergenze e la pianificazione degli interventi di emergenza. Senz’altro l’AI può fornire una maggiore precisione e velocità nella rilevazione degli incendi e nella gestione delle risorse, aiutando a prevenire gli incendi boschivi e a proteggere le foreste e la fauna che le abita, ma la formazione del personale, soprattutto quello volontario, resta determinante al fine di evitare errori o problemi di sicurezza.
La MACCHINA MAIEUTICA 