Come l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando la gestione del caos?

L’intelligenza artificiale (IA) e gli algoritmi di apprendimento automatico avanzato stanno emergendo come strumenti cruciali per la gestione di sistemi complessi, promettendo miglioramenti significativi nella tecnologia autonoma e nell’infrastruttura digitale. Recenti ricerche hanno messo in luce lo sviluppo di questi algoritmi, capaci di controllare l’efficienza di sistemi caotici, come i circuiti elettronici, attraverso l’uso di gemelli digitali. Questi algoritmi non solo prevedono e controllano i sistemi, ma riducono anche il consumo di energia e le esigenze computazionali.

I controllori lineari, utilizzati in dispositivi quotidiani come i termostati e i sistemi di controllo della velocità, operano seguendo regole semplici per mantenere il sistema a un valore desiderato. Ad esempio, un termostato può regolare la temperatura ambiente aumentando o diminuendo il calore in base alla differenza tra la temperatura attuale e quella desiderata. Tuttavia, la semplicità di questi algoritmi li rende inadatti al controllo di sistemi con comportamenti complessi, come quelli caotici.

Dispositivi avanzati come le auto a guida autonoma e gli aerei spesso si affidano a controllori basati sull’apprendimento automatico, che utilizzano reti complesse per apprendere l’algoritmo di controllo ottimale. Nonostante la loro efficacia, l’implementazione di questi algoritmi può essere impegnativa e costosa in termini di calcolo. Robert Kent, autore principale dello studio e dottorando in fisica presso l’Università dello Stato dell’Ohio, sottolinea che i controllori basati su machine learning tradizionali richiedono molta energia e tempo per essere addestrati, rendendo difficile lo sviluppo di controllori tradizionali per sistemi caotici, sensibili a piccole variazioni. Questo è un problema critico in scenari dove millisecondi possono fare la differenza tra la vita e la morte, come nei veicoli autonomi che devono frenare per evitare un incidente.

Il team di ricerca ha costruito un gemello digitale ottimizzato per migliorare l’efficienza e le prestazioni del controllore, riducendo il consumo di energia. Il gemello digitale è stato addestrato utilizzando un approccio di machine learning chiamato computazione del serbatoio, ispirato alle connessioni del cervello umano. L’architettura di machine learning impiegata è efficace nell’apprendere il comportamento di sistemi che evolvono nel tempo, rendendo il nuovo modello adatto per gestire sistemi dinamici come i veicoli autonomi e i monitor cardiaci, che devono adattarsi rapidamente al battito cardiaco del paziente.

Intelligenza Artificiale senza computer: la sfida del futuro

La realizzazione di macchine dedicate che eseguano algoritmi di intelligenza artificiale senza l’uso di computer rappresenta una sfida affascinante e innovativa. Questa idea nasce dalla necessità di creare sistemi meno fragili alle condizioni ambientali. L’intelligenza artificiale è ormai applicata a diversi sistemi: dagli algoritmi IA nei telefoni cellulari ai dispositivi domestici riconoscitori vocali, fino ai robot che svolgono compiti diversi, dall’interfacciamento con esseri umani al controllo motorio.

L’implementazione tradizionale dell’IA segue uno schema consolidato: algoritmi in codice eseguiti da un computer universale. Tuttavia, esiste una strada alternativa: la realizzazione di macchine dedicate. Una macchina dedicata è un sistema fisico progettato per realizzare uno specifico algoritmo, distinguendosi dal computer universale per la sua destinazione d’uso. Ad esempio, un telaio è una macchina dedicata il cui scopo è intrecciare fili da due spolette per ottenere un tessuto, eseguendo questo compito in assenza di un computer di bordo.

L’intelligenza artificiale senza computer potrebbe trovare applicazione in situazioni estreme, come il disastro di Fukushima. Dopo l’incidente nucleare, TEPCO, la società che controlla l’energia elettrica di Tokyo, aveva pianificato di inviare due famiglie di robot all’interno della centrale: i “cleaner”, con il compito di ripulire la zona, e gli “scorpion”, per verificare il danno complessivo e misurare il livello di radiazione e temperatura. Tuttavia, i robot cleaner furono ritirati dopo appena due ore a causa dell’alto livello di radiazione ionizzante che ne impediva l’esercizio.

Questo esempio evidenzia la fragilità dei sistemi computerizzati rispetto alle condizioni ambientali. L’automazione dei processi informativi, basata sull’utilizzo di computer elettronici, è un risultato importante dell’evoluzione tecnologica e scientifica della metà del secolo scorso. Tuttavia, l’evoluzione recente dell’IoT e dei sistemi di intelligenza artificiale ha portato i sistemi informativi al di fuori della loro zona di comfort sedentaria, estendendo il concetto di data producer e data consumer anche ai dispositivi fisici disconnessi dalla rete o connessi via wireless, come droni e robot.

Strategia dei dati e intelligenza artificiale

L’avvento dell’intelligenza artificiale ha rivoluzionato il mondo con nuovi paradigmi che sono entrati nella nostra vita privata e professionale. L’IA è una branca dell’informatica, nata negli anni Cinquanta del secolo scorso, che studia lo sviluppo di sistemi hardware e software con capacità tipiche dell’uomo, come prendere decisioni in modo autonomo. Oggi tutti godiamo dei benefici dell’intelligenza artificiale: gli algoritmi IA sono presenti in molti dei servizi che utilizziamo, come i suggerimenti di acquisto sugli e-commerce e il riconoscimento vocale.

Lo sviluppo dell’IA ha introdotto cambiamenti significativi nel mondo industriale, grazie ai sistemi di Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL). Il Machine Learning è una branca dell’IA che sviluppa sistemi in grado di migliorare le loro prestazioni con l’aumento dei dati e dell’esperienza, mentre il Deep Learning si riferisce a tipi di Machine Learning che utilizzano diversi livelli, o “layer”, di semplici unità di elaborazione collegati in una rete.

I dati rappresentano il “carbone digitale” della nuova fabbrica 4.0, dove i processi diventano oggetto di profonde analisi per estrapolare il maggior numero di informazioni possibile. I dati raccolti vengono raffinati grazie al lavoro sinergico di Data Scientist e Ingegneri di Processo, con lo scopo di strutturare le informazioni secondo modelli intelligenti. La visione ingegneristica dell’esperto di processo permette di eliminare i dati non rilevanti, evidenziando le variabili significative per il processo. Successivamente, i dati semilavorati vengono analizzati e modellizzati, secondo gerarchie relazionali idonee.

I modelli estrapolati individuano trend storici delle variabili e alimentano algoritmi di intelligenza artificiale che permettono la visualizzazione dei risultati. Le relazioni tra i dati storici e il modello permettono all’intelligenza artificiale di sviluppare sistemi di previsione, come per la manutenzione predittiva. Grazie alla raccolta e all’analisi dei dati, è possibile calcolare il consumo percentuale, prevedere potenziali guasti e visualizzare i risultati con notifica.

Le nuove frontiere dell’Intelligenza Artificiale

L’intersezione tra l’intelligenza artificiale e la teoria del caos apre nuove prospettive per applicazioni pratiche e per la comprensione dei sistemi complessi. L’IA sta emergendo come uno strumento cruciale per prevedere e gestire sistemi caotici, affrontando sfide globali come il cambiamento climatico e i mercati finanziari. Il deep learning è particolarmente efficace nel modellare e comprendere sistemi caotici, identificando relazioni nascoste e complesse nei dati.

Studi sul deep learning per la previsione e la comprensione dei sistemi caotici includono applicazioni come la previsione del tempo e la gestione dei disastri naturali. I frattali, con la loro autosimilarità e struttura ricorsiva, offrono un nuovo approccio per modellare e comprendere la complessità dei sistemi naturali e artificiali. L’ortogonalità, le reti neurali a valori complessi e i frattali presentano connessioni e potenziali sinergie, aprendo nuove vie per l’innovazione nella computer vision e nella geometria computazionale.

L’intersezione tra l’IA, i sistemi caotici e i frattali porterà a nuove scoperte e applicazioni in diversi settori, dalla previsione del tempo alla comprensione della complessità dei sistemi biologici.

Bullet Executive Summary

In conclusione, l’intelligenza artificiale sta dimostrando un potenziale straordinario nel prevedere e gestire sistemi complessi e caotici, grazie a tecnologie avanzate come i gemelli digitali e la computazione del serbatoio. Questi sviluppi non solo migliorano l’efficienza e riducono il consumo energetico, ma aprono anche nuove frontiere per applicazioni in ambienti estremi e non convenzionali.

Nozione base: L’automazione e la scalabilità produttiva sono strettamente legate alla capacità di raccogliere, analizzare e utilizzare i dati in modo efficiente. L’intelligenza artificiale, con i suoi algoritmi avanzati, permette di ottimizzare questi processi, migliorando la produttività e riducendo i costi operativi.

Nozione avanzata: La trasformazione digitale non riguarda solo l’adozione di nuove tecnologie, ma anche la capacità di integrare queste tecnologie in modo che possano operare in ambienti complessi e variabili. L’intelligenza artificiale senza computer rappresenta una sfida e un’opportunità per creare sistemi più resilienti e adattabili, capaci di operare in condizioni estreme dove i tradizionali sistemi computerizzati falliscono.

Riflettendo su questi temi, è evidente che l’innovazione continua nell’IA e nella gestione dei sistemi complessi non solo rivoluzionerà il panorama tecnologico, ma avrà anche un impatto significativo sulla nostra vita quotidiana e sul modo in cui affrontiamo le sfide globali.